数据挖掘导论（第二版），中文

毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据，用大数据基础对数据进行清洗，然后对清洗的数据可视化，更直观的展示出来。

本课程资料系统介绍了商务智能的基础概念，商务智能的系统架构以及数据仓库，OLAP和数据挖掘等核心技术。在此基础上讨论了商务智能在电子商务，移动商务，知识管理，WEB挖掘，企业绩效等最新应用。

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本项目是世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，通过数据集建立模型对预期寿命进行预测以及找出对预期寿命的最大影响因素是什么？ 本项目主要解决以下问题： - 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变量有哪些？ - 预期寿命值低于（<65）的国家是否应该增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？ - 婴儿和成人死亡率如何影响预期寿命？ - 是否接受教育对人类寿命有何影响？ - 预期寿命与饮酒是正相关还是负相关？ - 人口稠密的国家的预期寿命是否有降低的趋势？ 数据集：数据/探索影响预期寿命的因素/Life Expectancy Data.csv 案例来源：https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who

28 部电影-超 70 万 用户-超 200 万条 评分评论 想看数据建议用notepad++打开 用于分析类型 推荐系统 情感/观点/评论 倾向性分析 豆瓣电影

电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。

传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强，抓窃查漏的目标不明确。目前很多供电局主要通过营销稽查人员、用电检查人员和计量工作人员利用计量异常报警功能和电能量数据查询功能开展用户用电情况的在线监控工作，通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息，建立数据分析模型，来实时监测窃漏电情况和发现计量装置的故障。根据报警事件发生前后客户计量点有关的电流、电压、负荷数据情况等，构建基于指标加权的用电异常分析模型，实现检查客户是否存在窃电、违章用电及计量装置故障等。

典型K平均算法中的聚类数k必须是事先给定的确定值,然而实际中很难精确确定,因而无法解决该核算法的实际问题。为此，提出距离代价函数作为最佳聚类数的有效性检验函数,建立了相应的数学模型,并据此提出了一种改进的k值优化算法。实验证明，与传统基于平均值方法实现数据聚类相比，用改进K值优化算法有效提高数据聚类效果。

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