驾驭海量数据：Ullman教授的数据挖掘精要

斯坦福大学 CS246 课程官方教材，探索海量数据集的挖掘技术。

MongoDB如何助力您管理Web应用程序收集的海量数据？ 本书由MongoDB开源数据库的开发和支持公司10gen的工程师撰写，深入浅出地介绍了面向文档数据库的诸多优势，以及MongoDB如何实现可靠、高性能和近乎无限的水平扩展。 无论您是数据库开发者、系统管理员还是项目中的其他成员，都能从本书中获益。 掌握文档模型: 探索以自包含的JSON风格文档处理数据，告别关系型数据库的束缚。 灵活的数据模式: 了解MongoDB的无模式数据模型如何处理文档、集合和多个数据库。 高效的数据操作: 执行基本的写入操作，构建复杂的查询语句来检索数据。 进阶配置: 掌握系统管理员所需的进阶配置技巧。

数据挖掘概念和技术的 PDF，内容蛮扎实的，属于那种你一看就知道花心思整理过的资料。数据仓库、OLAP、多维建模这些基础概念讲得挺清楚，像星型模型、MOLAP都有说到，不是那种泛泛而谈的科普。嗯，如果你刚开始接触数据挖掘，或者做 BI 系统时遇到卡壳，这份资料能帮你理清不少思路。 数据预那部分我觉得实用，讲了怎么清洗、归约、离散化这些操作。比如缺失值、数据压缩技巧这些，都是实际工作中老碰到的问题。还讲到了DMQL这类挖掘语言，虽然现在用得少了，但了解一下也没坏处。 而且它不是只讲概念，像类比较、关联规则这些也配合了业务场景，比如市场篮子啥的，挺接地气的。整体排版也比较清爽，浏览起来没啥压力，适

云计算赋能海量数据挖掘 云计算的出现为海量数据挖掘提供了新的可能性。其强大的计算和存储能力能够有效解决传统数据挖掘方法面临的挑战，例如： 数据规模庞大: 云计算平台可以弹性扩展，满足海量数据的存储和处理需求。 计算资源受限: 云计算提供按需付费的计算资源，无需前期投入大量资金购买硬件设备。 算法复杂度高: 云计算平台支持分布式计算框架，可以高效执行复杂的挖掘算法。 通过将海量数据存储在云端，并利用云计算平台提供的计算资源和挖掘工具，可以更加高效地发现数据背后的价值。

深入探索数据奥秘，我的数据挖掘工具包，为您在浩瀚的信息海洋中保驾护航。

一本阐述大数据经典理论和实践方法的专业书籍。

海量数据集挖掘 作者: Anand Rajaraman，Jeffrey D. Ullman 这本数据挖掘经典著作以清晰易懂的方式阐述了相关概念和技术。

数据挖掘的魅力就在于它能从海量数据中发掘出有用的信息和知识。它的作用蛮大，不仅能帮你理解隐藏的模式，还能揭示出潜在的趋势。尤其是在统计学、机器学习和数据库技术的加持下，企业和研究者能够精准预测未来的动向，支持决策。举个例子，你可以用数据挖掘用户行为，从中发现产品改进的空间。其实，你也可以结合其他技术一起使用，像是 Python 的 Pandas 库和 Matplotlib 图表，效果还不错！

吴信东教授的十大算法课件，结构清晰、内容扎实，是那种一看就想收藏的资料。英文教材直接对标主流学术内容，适合做深度阅读或者复习用。 十大算法的内容安排比较合理，从C4.5、Apriori到k-means和SVM，每个都配了图解和基本公式。要是你平时写点数据相关的前端 demo，比如可视化决策树、聚类图，这些算法就挺有参考价值。 英文版讲义有点像那种你一边读一边想翻译的感觉，不过好处是术语和原始定义都保留了，查文献、对接英文技术文档比较方便。还有 PDF 版本，排版也比较舒服，眼睛不累。 如果你想系统性了解经典的机器学习算法，或者做数据挖掘可视化项目，这份讲义就挺合适的。附上几个还不错的相关文章，