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

爬虫数据网址：新闻中心滚动新闻_新浪网 最近想获取一些新闻数据来做一个NLP的分类模型所以爬取了新浪的一些新闻数据用于学习使用。 首先先查看网页源码： 发现url中id和类别中的s_id相等，经过尝试替换，发现该编号确实是类别所在标签。 有发现page这个参数和页数相同，其中num=50 ,和pageid=153这两个参数没有太大的影响，所以就可以通过修改这两个参数的值来获得不同标签下的url了。 然后通过这个url  放入谷歌浏览器中去抓取数据所在的json： 可以发现

大数据时代，数据挖掘变得越加重要，曾经做了很多，成功有之，失败的却更多，举一些例子，探究其失败原因，也许于大家都有启示吧。

也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。

真实的数据挖掘项目，一定是从获取数据开始的，除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外，常常需要大家自己动手爬互联网数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了。

数据科学家和大数据技术人员的工具包：A.大数据技术平台相关2015最佳工具，B.开源大数据处理工具汇总，C.常见的数据挖掘分析处理工具。

每个人都生活在一定的空间，城市的各项公共服务设施也需要占据一定的空间。通过对这些空间数据的挖掘和分析，我们能够比以往更科学、更清晰地观察我们所在的城市。

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。

一、数据处理 1. 数据分析：Numpy, Pandas, SciPy 2. 数据可视化：Matplotlib, Seaborn, Mayavi (3D) 3. 文本处理：PyPDF2, NLTK, python-docs 4. 机器学习：Scikit-learn, TensorFlow, MXNet (深度学习) 二、Web网络 1. 网络爬虫：pyspider (爬虫系统级别), Scrapy (爬虫框架级别), Requests (网页级别) 2. Web解析：Beautif