使用python的开发人员都少不了数据挖掘工具，因为一般来说，能否充分利用数据，取决于是否有合适的工具来清理、准备、合并并正确分析。今天小编介绍8个优秀的数据挖掘工具，感兴趣的小伙伴可以收藏。Scikit-Learn是很优秀的机器学习python库，能够提

很多人反映在学习了Python基础之后无所适从，不知道下一步往哪走。作为较早期的跨界者（土木狗）深有体会。本文将结合上图，为后来者指明方向，可作为参考。如果打算业余玩玩，那跟着我们一起业余吧，嚯嚯~

想象一下未来美好的一天，你学完了菜菜的课程，成为一个精通各种算法和调参调库的数据挖掘工程师了。某一天你从你的同事，一位药物研究人员那里，得到了一份病人临床表现的数据。药物研究人员用前四列数据预测一下最后一数据，还说他要出差几天，可能没办法和你一起研究数据了

大家好，本篇文章我们来看一下强大的Python爬虫框架Scrapy。Scrapy是一个使用简单，功能强大的异步爬虫框架，我们先来看看他的安装。Scrapy的安装是很麻烦的，对于一些想使用Scrapy的人来说，它的安装常常就让很多人死在半路。开始之前，我们要

聚类方法应在怎样的场景下使用？如何使用关联分析算法解决个性化推荐问题？本文就为大家揭晓答案。本次直播视频精彩回顾，戳这里！以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。

什么是机器学习？本文将带领大家一同了解数据挖掘和机器学习技术，通过淘宝商品案例进行数据预处理实战，通过鸢尾花案例介绍各种分类算法。

继伊利诺伊大学芝加哥分校刘兵教授之后，加拿大西蒙弗雷泽大学裴健教授当选 ACM SIGKDD 主席，任期为 2017.07.01 ~ 2019.06.30。SIGKDD是数据挖掘领域的顶级机构，裴健教授的当选再次证明了华人在该领域的实力。目前，KDD中国分

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：。1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;2) 在树构造过程中

能用到Python 的地方非常多。无论是从入门级小白到专业级的大佬，数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，现在有很多的小伙伴都开始学习 Python。而现在 Python 的火爆已经来到了程序员的圈子外，

分析型客户关系管理:用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。维基百科是这样描述“大数据”的：“数据集的总和如此庞大复杂，以至于现有的数据库管理工具难以处理。流失分析的结果用于

在互联网发展到大数据时代，那么数据就等于金钱。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，百分之八十的数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的结构化形式。在数据挖掘过程中，有大量的工具可供

这篇博文是Springboard上面一篇文章的摘录，文章标题是“帮你找到一份数据科学工作的免费指南”，最初出现在Springboard的博客上。不是说你非要有什么学位证书才能证明你是数据科学家。数学是数据科学的重要组成部分。这样以后，你自己就会主动的去了解