重庆大学数据挖掘课件

重庆大学的数据挖掘课件挺有料的，全英文教学，内容讲得清楚，思路也蛮国际化，适合想系统学点算法的人。尤其是数据预那块讲得比较细，从数据清洗到规约都带例子，挺实用的。像常见的聚类算法，比如 K-means、DBSCAN 也都有，代码部分还能配合 Python、R 来练，动手体验也比较到位。关联规则那块也不错，用了 Apriori 和 FP-Growth 两种方法，还顺带讲了下在推荐系统、市场这些场景的实际应用，听起来就离业务不远。如果你正好在做聚类或规则挖掘相关的东西，这份课件可以当参考文档用，学起来比较轻松，也挺有启发的。

数据挖掘 0 2025-07-02

基于结构自适应神经网络的用电量时间特征聚类分析2007年

SOFM 神经网络挺不错的，是它能自动决定最佳聚类数，了多传统聚类方法中关于聚类数设定的困扰。这种基于结构自适应神经网络的聚类方法，应用起来相当灵活，能够更好地电力消耗数据，找出不同用户用电的时间特征，给电价调整和电力生产安排科学依据。而且，它适用于大数据场景，像营销数据这种实际应用中的数据也能好地。你要是对神经网络有兴趣，尤其是在数据方面，这个方法还真挺值得试试的。

数据挖掘 0 2025-07-02

高维数据挖掘中特征选择的稳健方法

后续工作的研究方向是个挺有意思的点，尤其是搞高维数据挖掘的你，肯定也常常头疼特征选择那块的稳定性问题。这篇文章虽然出发点在100Gbps PM-QPSK 相干光传输系统，但里面提到的算法思路和仿真平台的设计，对做高维特征选择优化其实还挺有启发的。是文中提到的并行结构，还有频偏估计和相位恢复的自适应算法，不仅在光通信领域有价值，放在复杂特征空间的数据中，也能玩出花来。

数据挖掘 0 2025-07-02

河南新工商查询Python爬虫框架v3.1

基于 Python 开发的河南新工商查询软件 v3.1 挺实用的，它结合了Scrapy爬虫框架、代理 IP 池和request模拟求技术，爬取全国工商信息的效率超高。软件还能自动识别验证码，保证数据的完整性，蛮适合那些需要实时更新工商信息的用户。数据会自动存储在MySQL数据库中，支持全量下载，包含超过 1.8 亿企业基本信息，还有 36 个维度的详细资料。你可以通过SQL或Excel导出数据，操作起来也不复杂。其实，如果你对抓取数据的需求比较大，可以考虑试试这个工具，保证效率超高。

数据挖掘 0 2025-07-02

基于数据挖掘的入侵特征选择与构造方法

基于数据挖掘的入侵特征构造方法，挺适合拿来研究安全检测相关的内容。特征选得好，检测模型才靠谱，这份 PDF 里讲得还蛮细，像怎么选特征、怎么构造新特征、提升实时性这些，都有思路。入侵检测其实就跟做分类一样，重点是从海量数据里挖出有用信息。尤其适合你平时要系统日志、网络包的场景，能省下不少试错时间。

数据挖掘 0 2025-07-02

OPTICS排序式聚类算法

密度聚类里的老大哥，OPTICS的排序式聚类方式挺，不直接告诉你分了几类，而是用一串“可视化”顺序，帮你自己发现聚类结构。挺适合那种你压根不知道要分几类的数据集。你要是用过DBSCAN，那上手它也不难，就是多个参数别调太死，灵活点更好玩。

数据挖掘 0 2025-07-02

SQL Server商业智能案例精选

SQLServer 的商业智能案例蛮有参考价值，尤其是对做政务平台数据的你来说挺实用的。三期项目主打一个“用数据说话”，把各业务系统的数据汇总起来，用数据仓库和数据挖掘技术清洗加工后，通过报表和web 展示的方式服务，思路清晰。 数据仓库的搭建思路比较规范，数据来源多样，有政务管理的、有企业业务系统的，流程也不复杂。你要是做过 ETL 流程，一看就懂。清洗之后的结构化数据，用起来顺手，写 SQL 也流畅。 可视化这块还不错，整合到电子政务门户上，响应也快，用户体验挺稳定。项目里用了不少报表模板，有些通用报表直接复用都没问题，省事。 哦对了，感兴趣的话你可以顺手看看这些相关文章，像这个数据仓库与

数据挖掘 0 2025-07-02

腾讯大讲堂59数据清洗与PCA商机挖掘

数据的前戏之一，肯定少不了数据清洗。这份腾讯大讲堂第 59 期的资料，把数据预讲得挺清楚：填缺失值、修噪声、删孤立点，常见问题都有办法。像分箱、聚类、回归这些方法，起来也不复杂，适合刚入门或者项目里需要快速脏数据的你。 多个数据源打通时，数据集成就重要。不管是不同数据库，还是零散的 Excel 文件，统一之后，效率能翻一倍。资料里也提了不少例子，挺实用的，尤其适合做报表或 BI 工具接入。 数据变换那块，讲到了归一化和汇总，没绕弯子，直接给出怎么做。举个例子，你有几个维度数值差别挺大，先做归一化再建模，效果提升挺。 后面说的数据简化，重点在主成分（PCA）。这玩意儿常用在降维上，像可视化、多维

数据挖掘 0 2025-07-02

基于时标量测的电网实时预警技术方案

基于时标量测的实时预警方案挺实用的，尤其是电网这种对响应速度要求高的场景。时序数据库的支持让量测数据有时标、有结构，起来方便多了。 脚本驱动的告警规则，灵活度还不错。你可以自定义规则逻辑，调起来就像写前端自动化脚本那种感觉，反应也快，改动方便。 分流的系统架构蛮关键，避免了单点瓶颈，稳定性提升不少。就像拆分前后端项目一样，把压力分摊出去，运行起来更轻盈。 运行状态预测这个思路挺像做 A/B 测试后的趋势判断，它能用历史数据去挖潜在问题，比如频繁波动或突发异常，提前给你打个预警。 告警结果的展示也下了点功夫，不是单纯一个“红灯警报”。它会把图表、历史比对一起列出来，辅助决策做得还蛮丰富的。 如果

数据挖掘 0 2025-07-02

数据挖掘与知识发现课程资料

数据挖掘的课程资料还挺全的，尤其是对一些经典算法讲得比较透。像决策树、随机森林、K-means这些，都配了案例，入门友好。 课程里的第三版课件内容覆盖面广，从数据预讲到模型评估，整个流程都有，而且还穿插了不少实际应用场景，像市场、医疗预测这些。 关联规则部分挺有意思的，用啤酒和尿布那个例子讲得通俗易懂。还有Apriori算法的，也比较实用。你做电商推荐系统会有用。 KDD 流程也讲了，嗯，虽然概念比数据挖掘大一圈，但这套课程把它拆解得蛮清楚，从数据选择、预一直到知识表示，都讲了怎么落地。 要学这套内容，建议你对Python有点熟，是用pandas清洗数据的部分，课程不会详细教语法。还有就是统计

数据挖掘 0 2025-07-02