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大数据

09
2月

文本挖掘在DM领域的处理流程与情感分析实战

本文详细介绍了文本挖掘在数据挖掘（DM）领域的处理流程，包括数据收集、预处理、特征提取、模型训练与评估等步骤，并结合具体示例进行说明。同时，阐述了情感分析的应用场景和实战示例，分析了技术的优缺点和注意事项。通过本文，读者可以深入了解文本挖掘和情感分析的相关知识，为实际应用提供参考。
大数据 数据挖掘 文本挖掘 情感分析 机器学习
06
1月

大数据平台默认数据清洗问题的解决办法，提高数据质量

本文详细介绍了大数据平台默认数据清洗问题的解决办法，以提高数据质量。首先阐述了数据清洗的重要性，接着列举了常见的数据清洗问题，如重复、缺失、错误和不一致数据，并给出了使用Python和Pandas库的详细示例。还分析了不同数据清洗技术的优缺点和注意事项，介绍了数据清洗在金融、医疗、电商等行业的应用场景，最后进行了总结。
大数据 数据清洗 数据质量