本资源包提供了一个完整的数据挖掘实战项目，聚焦于电商领域的用户行为分析与预测。通过Python编程语言，结合Pandas、Scikit-learn等主流数据挖掘库，从数据预处理、特征工程、模型构建到结果评估，逐步讲解如何构建一个实用的用户购买预测模型。项目包含完整的源码和数据集，适合数据挖掘初学者和进阶者学习，帮助读者掌握数据挖掘的核心流程和实战技巧，提升在实际业务场景中的应用能力。内容涵盖数据探索、可视化分析、机器学习算法应用等关键环节，并提供详细的代码注释和解释，确保读者能够轻松上手并应用于自己的项目中。

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

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数据挖掘实战课件.zip

北京邮电大学《数据挖掘实验》讲义，包含大量的代码实例，内附数据。

包的安装： 采用Anaconda 3进行代码的编译，Anaconda 3里基础的数据分析包都已经准备好，我们需要安装的就是sklearn，lightgbm和xgboost包。 Anaconda可以支持我们采取多种方式安装所需要的包。可以采用pip,conda和从PYPI下载相关包等方式。这里采用的是pip方式。 pip install scikit-learn pip install lightgbm pip install xgboost 因为之前一直在进行Arcpy的开发工作，因此我电脑里装配的是Anaconda 2 32位，这在安装lightgbm和xgboost的过程中遇到了错误。因

Agenda 从数据到信息 传统报表系统的挑战 数据分析与实战案例 数据挖掘与实战案例 总结：商业智能的巨大潜力 互联网行业 – 门户网站 传统的网站流量分析工具 简单的静态报表 后台处理，大量信息丢失 无法针对业务层面深入分析 OLAP 解决方案 18 个角度随心所欲的分析 瞬间获得结果 非常容易切入业务层面 发现更多的宝藏 电信行业 手机产业的迅猛发展导致： 海量的数据 海量的用户 激烈竞争与频繁的策略调整 OLAP 数据分析的价值 发现不断变化的规律 辅助正确的决策 好的决策 = $$$ 财务和预算 财务软件有很多 用友 金蝶 预算的方式有很多 Excel 专用系统 OLAP 可以分析什么？ 鸟瞰图的分析方式 房地产 买房？卖房？租房？ 房价的趋势如何？ 不同地区的变化 不同类型的变化 供求关系的变化 OLAP 的解决方案 专业化的 KPI

2.1　R安装10 2.2　R使用入门11 2.2.1　R操作界面11 2.2.2　RStudio窗口介绍12 2.2.3　R常用操作13 2.3　R数据分析包16

压缩文件，包含十几篇RapidMiner的实例，有详细的讲解，跟着动手做一做，既能理解算法，又能直接收获实战技能。