数据挖掘技术资料

整理多年的 SQLite3 技术资料，内容详尽，可为初学者提供全面参考。

大型机的老资料真不少，但这套《大型机 Mainframe 资料全集》还挺有料的，能把 OS/390、DB2、CICS、COBOL、VSAM、JCL 这些核心技术串成一条线，逻辑清晰，用例也接地气，拿来当学习或者备考资料都蛮合适的。

2010 年公司的 DB2 资料，讲真，还挺硬核的。涵盖了从SQL基础到性能优化、故障排查，甚至还有内部考试题库。对你要上手或维护DB2项目来说，挺有参考价值。尤其是一些老版本的坑，资料里都有提到，省你不少摸索时间。

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数据挖掘是一门综合性的数据分析技术，它从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，通过算法和模型去提取有用信息，预测趋势和行为，以辅助决策制定的过程。随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在商业领域的应用变得日益广泛，特别是在个性化服务、电子商务、社交网络、移动互联网等场景中发挥着越来越重要的作用。在商业应用中，常用的数据挖掘算法包括关联算法、分类算法、聚类算法以及RFM模型等。关联算法的作用是发现数据之间的关系，它通过将相关的商品或服务摆放在一起，以期望提高整体的销售量。在电商领域，关联算法可以应用于商品推荐，通过分析顾客的购物篮数据来发现商品之间的关联规则，从而促进销售。分类算法的主要

这份资料涵盖了数据挖掘的核心概念和实用方法，是深入学习数据挖掘技术的优质资源。

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