数据仓库与数据挖掘山大数据挖掘与数据仓库复习提纲

数据仓库和数据挖掘这两个领域，嗯，挺关键的，尤其是在大数据时。其实，数据仓库主要是为了存储和管理数据，而数据挖掘更多的是在从这些数据中提取有价值的信息。比如，数据仓库的任务是收集来自各个系统的数据，进行清洗、整理，再存入一个统一的数据库里。而数据挖掘则是在这些海量数据中挖掘出趋势、模式或是潜在的商机，挺有意思的，应用场景也蛮广的。从推荐系统到市场，都能见到它们的身影。这个复习提纲比较全面，涵盖了理论和实际应用，挺适合想快速掌握这两者的同学。你如果准备考试或是要做项目，参考一下这个提纲，会你整理思路。

数据挖掘 0 2025-07-02

数据挖掘分类算法研究综述

分类算法的研究总结，写得还挺扎实的。像是ID3 决策树、朴素贝叶斯这些老朋友都有提到，而且讲得清楚易懂，适合想快速梳理知识的你。后面还聊了神经网络、SVM、随机森林这些进阶算法，是对深度学习的前景也点了下，挺贴合当下趋势的。整篇文章框架清晰，干货不少，用来复习或者找灵感都合适。

数据挖掘 0 2025-07-02

Weka知识流界面教程

知识流界面的拖拽式设计挺方便的，把 WEKA 里的组件像拼积木一样往画布上一摆，再连一连，流程就出来了。适合你想边边看效果的时候用，尤其是搞分类、聚类那类事儿的时候，效率挺高。 批量和增量都能搞定，不过要注意，增量不在探索者界面里用，要切到知识流才行。比如你在做实时数据，用NaiveBayesUpdateable这种分类器就比较合适，数据一条条喂进去，模型也能不断更新，挺灵活的。 说几个支持增量学习的分类器，像NaiveBayesMultinomialUpdateable、IBk、KStar、LWL这些，基本能应付大部分场景，是海量文本或者传感器数据那种场景，比较靠谱。 你要是喜欢折腾点高级玩

数据挖掘 0 2025-07-02

MLBP模型应用实践及实验误差对比分析

MLBP 模型的应用广泛，尤其是在数据挖掘和预测中。如果你想在海量数据中找到规律，MLBP 模型无疑是一个挺不错的选择。本文通过比较 MLP、BP 和 MLBP 模型的误差，最终选择了最优的预测模型，用于股票预测。说实话，用 Python 结合 Tushare 财经数据接口爬取股票数据，配合模型进行，调参后，预测效果挺理想的。最重要的是，MSE 误差评估方法也让结果更加直观，如果你也在做类似的数据预测，使用这些模型调整下参数，应该能提升不少预测准确性。

数据挖掘 0 2025-07-02

基站告警关联性研究基于关联分析方法的研究

基站告警的数据挖掘真是个挺有意思的方向，是做前端做久了，也会碰到一些后台大数据联调场景。这篇论文讲的是用关联方法搞定基站停电的告警规律，内容不枯燥，思路也挺实用的。像是怎么用滑动时间窗口把时间序列数据变成事务序列，怎么设计告警过滤机制去掉冗余字段，这些都讲得蛮清楚的。告警预那块还不错，有点像做数据接口前要先清洗一遍，才能喂给前端图表。不然乱七八糟的数据谁也展示不好对吧？而且作者还用了SPSS Clementine这类工具来做规则挖掘，不过你也可以用 Python 跑类似的流程，核心逻辑是一样的。规则太多怎么办？论文也提到了用剪枝和压缩来精炼结果，有点像写组件时去掉不必要的逻辑，只保留核心能力。

数据挖掘 0 2025-07-02

数据挖掘技术及应用演变过程最佳案例集

60 年代的数据收集和信息管理系统的演变，真的挺有意思。你会发现从IMS到Network DBMS，每一步都像是在为现代数据挖掘打地基。关系型数据库一出来，整个思路就清晰了。是 70 年代的关系模型，现在看都还挺前沿。 数据挖掘的技术演变路线清晰又实用，像你做数据或写查询语句的时候，回过头看看这些发展脉络，多概念就不再抽象了。数据库怎么一步步进化到今天这么灵活、这么高效，里面的门道还挺多的。 关系型数据库、非关系型数据库、数据模型这些内容都有对应案例和详解，读起来不光系统，还有多你日常能用得上的技巧和注意事项，比如用MySQL做结构优化、用Redis提速。 还有像实体关系模型这种，多人一开始不

数据挖掘 0 2025-07-02

常用数据挖掘算法总结及Python实现

数据挖掘算法可不仅仅是枯燥的理论，实际应用中挺有意思的，尤其是在 Python 中实现这些算法时，简洁又高效。这份《常用数据挖掘算法总结及 Python 实现.pdf》是挺有用的总结，包含了常见的数据挖掘算法和它们的 Python 实现，适合有一定基础的开发者。你能在其中找到聚类算法、分类算法等常用方法的清晰实现，代码也简单，学习起来也不费力。如果你对数据挖掘或者机器学习感兴趣，可以翻翻看，提升自己的技术水平。加上附带的相关资源链接，对深入了解这些算法有大哦。

数据挖掘 0 2025-07-02

多尺度混合算法在智慧能源需求数据挖掘中的应用

多尺度混合算法在数据挖掘中应用，是在智慧能源需求预测的场景中，表现得不错。，这个算法通过引入多尺度理论，能更准确地对数据进行划分和。比起传统的单一尺度算法，精度更高，覆盖度更广，误差也更低，整体效果蛮强的。你会发现，算法通过采样理论，实现了对频繁项集的精准，推导出的知识也更具可行性和有效性。如果你想进行类似的数据，这个算法可以大大提升你的挖掘效率，降低误差，让你在数据上省时省力哦。

数据挖掘 0 2025-07-02

Ptree-DM算法大规模数据集关联规则挖掘

并行计算和数据挖掘这两者结合得真不错，尤其是在大数据时代，如何高效提取数据中的有价值信息变得至关重要。Ptree-DM算法就是这么个有趣的东西。它优化了传统的关联规则挖掘算法，最大特点是无需生成候选项集，减少了网络流量和同步次数。这种算法适合用在大规模数据集上，是在分布式环境下，效率杠杠的。你可以想象一下，它就像是把整个数据集分成几个小块，分别在不同机器上，再把结果合并，快速又高效。支持度和置信度是这个算法的核心，你可以通过这些指标来衡量规则的强度。，Ptree-DM在大数据环境下的表现还挺不错，尤其是分布式数据时，性能有提升。如果你在做大数据或者关联规则挖掘，考虑试试这个算法，减少通信开销的

数据挖掘 0 2025-07-02

SAP SRM供应商关系管理系统介绍

SRM 系统其实就是供应商关系管理，它的目的就像 CRM 维护客户关系一样，SRM 公司优化和供应商的合作。通过搭建长久、紧密的合作关系，它能降低成本、提升效率。最重要的是，它不仅是管理工具，更是结合了**电子商务**、**数据挖掘**、**协同技术**等一系列技术的综合方案。这些技术结合起来，企业在采购、合同管理等方面做出优化决策，实现**双赢**。嗯，SRM 真的能你轻松管理与供应商的长期合作，避免不必要的麻烦。你要是涉及到供应链管理或者是采购业务，SRM 这套工具还蛮适用的，能提高企业的资源整合能力。你可以试试看，实际操作起来挺流畅的。

数据挖掘 0 2025-07-02