基于Internet的全球信息系统的发展使我们拥有了前所未有的丰富数据。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题,其中数据丰富、知识贫乏已经成为一个典型问题。Data Mining(数据挖掘)的目的就是有效地从海量数据中提取出需要的答案。本文主要讲述数据挖掘和知识发现的技术、方法及应用。

大数据这个角度出发去看的话，会发现即使其他类型的技术岗位行情不太好，但大数据领域一直还是不错的，这一方面国内大数据政策推动的原因，另一方面是中小型的公司想拿到钱那必须有可谈的技术故事，是的，那就是数据，或者说数据驱动。

量化的第一步：数据 想要玩量化，第一步要有数据，这个数据可能是历史交易数据、财务数据、宏观数据等等。我们最终要做的，无非就是从数据中分析出有价值的信息，以便用来指导投资策略。 在获取数据的这条道路上，我走了很多弯路，尝试了各种方法：使用Tushare到放弃、自己写网易股票页面的爬虫，自己写申万行业数据的爬虫、自己写同花顺问财的爬虫、使用聚宽的免费数据API等等，直到最终，我发现了AKShare。 AKShare介绍 官网地址：https://www.akshare.xy

⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解，精炼地总结语法中的重点，详解难点，面向零基础及入门的学习者，通过专栏的学习可以熟练掌握python编程，同时为后续的数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。 🔥本文已收录于Python基础系列专栏： Python基础系列教程 欢迎订阅，持续更新。 13.0 环境配置 【1】 要不要plt.show() ipython中可用魔术方法 %matplotlib inline pycharm 中必须使用

大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。

今天我们将讨论的是数据挖掘中的十大经典算法，这是从十八种候选算法中选出来的，希望对大家有所帮助。

通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。

本文将介绍SQL Server 2005 Analysis Services中数据挖掘算法扩展方法，在平时开发中我们需要根据要求来扩展SSAS的挖掘算法。

我深深地发现，对于我国这样从小被父母和老师安排各种事情长大的人，当有一天，父母和老师都跟不上的时候，我们几乎完全不知道怎么去做选择。而我最近也离开了亚马逊，换了一个工作，让我想到写一篇这样的文章。

“销售数据本身并不能指导我们的商业运营、提高我们的效率。而当我对他们进行了深入的分析，发现了他们内在的关联之后，数据信息的价值才能够凸显出来。所以商业智能（BI)就是对现有数据进行分析，从中找到能够指引我们业务发展的数据并得出结论，根据这样的结论来帮助我们更好的营销，发展我们的业务。”

大家好，我是欧K。 本期我们以豆瓣电影Top250为例，向大家展示如何用python爬取电影相关信息，包括：片名、上映年份、评分、评价人数、导演、编剧、主演、类型、国家/地区、时长等信息，最后将数据保存至Excel并对其进行可视化处理，希望对小伙伴们有所帮助。 涉及到的内容： request+BeautifulSoup–网页数据爬取 openpyxl–保存数据至Excel pandas–读取表格数据 pyechars–数据可视化 1. 网页分析 打开豆瓣电影网页：https