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数据挖掘实战聚类分析的资源，包括城市消费因素的数据集和k-means，k-medoids，层次聚类，Som四种聚类分析算法的代码。

smote的matlab代码 DataMiningCase 流失预警模型（二分类），代码原型为本人在某银行做的流失模型，AUC：83%、召回率（覆盖率）：19.4%，精确率：85%（数据是外部数据/代码已脱敏） 你将习得：数据的处理、LightGBM、sklearn包（里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等）、stacking模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预测名单。 告诉你：是什么（WHAT）、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。 注释覆盖率为80%左右，旨在帮助快速入门，新手级，持续更新，提供免费支持，只需要一颗star 该项目涉及的如下： 商业理解 数据理解 数据处理（数据准备） 特征工程（数据准备） 建立模型 模型融合 模型评估及实验 画图 说明 本专题并不用于商业用途，转载请注明本专题地址，如有侵权，请务必邮件通知作者。 本人水平有限，代码搬到外部环境难免有遗漏错误的地方，望不吝赐教，万分感谢。 有代码疑惑的地方也请找我。 Email：909336740@qq.c

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。

前面的部分中，我们已经看到了RapidMiner Studio图形用户界面是如何建立起来的，以及如何用它来定义和执行分析流程。在流程的最后，流程结果会显示在结果视图中。现在在工具栏上点击一下就能跳转到结果视图了。这一章会详细阐述结果视图。依据您是否已经生成了可被描述的结果，在默认设置前提下，您现在应该至少能大致看到这些显示内容，如图4.1所示。

第2章 RapidMiner Studio简介 RapidMiner Studio 结合技术性和适用性，为最新的及已建立的人性化数据挖掘技术提供服务。通过推拽算子，设置参数及组合算子，在RapidMiner Studio中定义分析流程。

Jupyter Notebook现在已迅速成为数据分析，机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。而在课程中以 Jupyter Notebook的亮相而开头，帮助同学们不断深入的进行数据分析教学。

Python数据分析与挖掘实战学习笔记-------------Chapter2 主要讲解了运用与数据挖掘相关的几个扩展库进行数据分析与数据的挖掘

Python数据分析与挖掘实战-教案.zip