数据挖掘

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【数据分析三：Data Storage】数据存储数据真是越来越多啊正文开始结构化数据可以使用关系型数据库表示和存储的数据，拥有固定结构半结构化数据弱结构化，虽然不符合关系型数据模型的要求，但是含有相关的标记(自描述结构)，分割实体及其属性。如：XML，JSON等

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淘宝天猫商品数据爬取方案：官方API与非官方接口对比本文提供两种爬取天猫商品数据的技术方案，并引入第三方API大数据平台以优化数据处理流程：官方API方案：合法合规，需企业资质，推荐长期稳定使用非官方接口方案：适合快速验证需求，需技术对抗反爬机制

亚马逊 API 实战：商品详情页实时数据采集接口开发与调用在电商数据分析领域，实时获取亚马逊商品详情页数据对于竞品分析、价格监控和市场调研至关重要。本文将详细介绍如何使用 Python 开发一个高效、稳定的亚马逊商品详情数据采集接口，帮助开发者快速获取商品标题、价格、库存、评论等核心信息。

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【数据可视化】Pyecharts-家乡地图目录项目解析① 整体结构：导入模块② 数据准备：结构化你的信息③ 图表函数详解：封装每一个图表④ 页面布局与生成：组合与渲染

精益数据分析（102/126）：SaaS用户流失率优化与OfficeDrop的转型启示在SaaS（软件即服务）行业，用户流失率是衡量业务健康度的核心指标之一。今天，我们将通过OfficeDrop的实战案例，深入解析如何将付费客户流失率作为第一关键指标进行管理，探讨从浏览器端到移动端的产品转型如何显著降低流失率，帮助SaaS创业者建立数据驱动的用户留存体系。

精益数据分析（103/126）：免费移动应用的下载量、成本优化与案例解析在移动应用市场竞争日益激烈的今天，如何突破下载量的长尾效应、控制获取成本并实现盈利，成为开发者面临的核心挑战。本文将深入解析免费移动应用的关键指标与优化策略，结合应用商店排名规则、下载大小限制及客户获取成本分析，帮助开发者建立数据驱动的增长体系，实现从下载量到商业价值的转化。

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高频交易技术：订单簿分析与低延迟架构——从Level 2数据挖掘到FPGA硬件加速的全链路解决方案监管警示：SEC Rule 615要求订单路由延迟标准差必须控制在≤3.2μs（2025新规）核心数据结构解析

「Flink」Flink项目搭建方法介绍做数据分析处理，平时主要使用DataWorks进行数据的离线处理，通常处理的是昨天及以前的数据，但业务上有些数据实时的数据价值更大，需要进行数据流的实时获取、处理和展示，那这时候使用Flink进行实时数据流处理是个很好的技术方案

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中国老年健康调查（CLHLS）数据挖掘教程（1）--CLHLS简介和数据下载北京大学“中国老年健康影响因素跟踪调查（简称‘中国老年健康调查’；英文名称为Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS)）”及交叉学科研究由国家自然科学基金委主任基金应急项目、重大项目、重点项目及国际合作项目。1998-2018年在全国23个省/市/自治区随机抽取大约一半县市进行八次跟踪调查，累计入户访问11.3万人次，其中最需照料的80岁及以上高龄老人占总样本67.4%，其余为较低龄老人和中年对照组；包括：2.01万人次百岁老人，2.68万人

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分享| 低代码建模工具-大数据挖掘建模平台白皮书大数据挖掘建模平台是面向企业级用户的大数据挖掘建模平台，是一款低代码建模工具。平台采用可视化操作方式，通过丰富内置算法，帮助用户快速、一站式地进行数据分析及挖掘建模，可应用于处理海量数据、高复杂性的数据挖掘任务，为其提供准确、高精度的计算结果。

打卡第44天：无人机数据集分类作业： kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件

【SPIE/EI/Scopus检索】2025 年第二届数据挖掘，计算与软件工程国际会议 (DMCSE 2025)2025 年第二届数据挖掘，计算与软件工程国际会议 (DMCSE 2025)2025 2nd International Conference on Data Mining, Computing and Software Engineering (DMCSE 2025)

【IEEE/EI/Scopus检索】2025年第六届模式识别与数据挖掘国际会议 (PRDM 2025)2025年第六届模式识别与数据挖掘国际会议 (PRDM 2025)2025 6th International Conference on Pattern Recognition and Data Mining (PRDM 2025)

数据挖掘是什么？数据挖掘技术有哪些？目录一、数据挖掘是什么二、常见的数据挖掘技术1. 关联规则挖掘2. 分类算法3. 聚类分析4. 回归分析

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数据分析实战2（Tableau）数据赋能（让业务一线也可以轻松使用最新数据）数据探索（通过统计分析和数据可视化，从数据发现问题，用数据验证假设）

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