1、 数据挖掘的定义： 数据挖掘是从大量的，不完全的，随机的，模糊的，有噪声的实际应用数据中，提取隐含在其中，但又有潜在有用的信息和知识的过程。
2、跨行业数据挖掘的标准流程是当今数据挖掘界通用的流行标准之一，基本步骤为：
商业理解：从商业的角度理解项目的目标的要求，转化为数据挖掘问题，确定业务目标，项目可行性分析，确定数据挖掘的目标，提出项目计划。
数据理解：收集原始数据，熟悉数据，了解关键属性的分布，检查数据是否完整。
数据准备：数据选择，数据清洗，数据创建，数据合成，数据转换。填充缺失数据，转换为合适的格式
建立模型：选择建模技术，测试方案的设计，模型训练，模型测试评估。
模型评估：为确保它真正的达到商业目标，对结果进行评估，检查建立模型的各个步骤，进行过程回顾，，确定下一步的工作，重新建模，还是部署该模型。
模型实施：实施计划，监控和维护，做出最终的报告，回顾项目，总结经验。
3、以上是流程，还有SPSS和SAS 两种工具，算作两种模型：SPSS模型有两个重要的箭头在模型评估的过程后，会比较商业理解，看能否达到商业目标，也会在实施之后比较商业理解，看是否符合商业目标
SAS提出
取样 预处理 技术选择 特征处理 建模 评估。
4、数据挖掘又称为数据库中的知识发现，实际上是知识发现的一个基本步骤：
知识发现的过程：
数据清理; 消除噪声数据，填充缺失值，删除不一致的数据
数据集成：将多种数据源组合在一起
数据选择：从数据库中提取分析相关的数据
数据变换：通过汇总和聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式
数据挖掘：基本步骤，使用智能的算法提取数据模式
模型评估：根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式
知识表示：使用可视化和知识表示技术向用户提供数据挖掘知识 使用可视化技术向用户展示。
文章浏览阅读1w次，点赞2次，收藏5次。今天帮同学从一个网站上下载点数据， 但是上面有上百个链接， 一个一个点击下载实在是工作量太大。 于是自己就想找一个命令行下载工具并用Python写一个简单的脚本来替代这些工作。百度了一下， 找到了curlcurl： curl是利用URL语法在命令行方式下工作的文件传输工具。 [百科： http://baike.baidu.com/view/1326315.htm]官网： http:_bat脚本 curl 下载文件夹下所有文件
文章浏览阅读3.1w次，点赞21次，收藏142次。更新中..._cesium ue4
文章浏览阅读67次。1、Axure RP（Rapid Prototyping）Axure（读音为Ack-Sure）无疑是目前最受关注的原型开发工具，其能通过组件的方式帮助网站或软件设计师快速建立带有注释的原型（流程图、线框图），并凭借自定义可重用的元件、动态面板以及丰富的script能够建立基本功能或页面逻辑的动态演示文件。Axure借鉴了office的界面，能够让用户快速上手，并且提供了..._程序员原型法常用工具
文章浏览阅读145次。1、 uni.request(OBJECT) 发起网络请求参数名 类型 必填 默认值 说明url String 是 开发者服务器接口地址data Object/String/ArrayBuffer 否 请求的参数header Object 否 设置请求的 header，header 中不能设置 Referer。method String 否 GET (需大写)有效值：OPTIONS, GET...
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