数据挖掘基础导论与应用

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数据挖掘导论 作者: [美]陈封能译者: 范明等出版社: 人民邮电出版社出版年份: 2011 内容概述:本书是一本数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了数据挖掘的基本概念、方法和应用。涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等核心主题，并结合实际案例进行讲解，帮助读者深入理解数据挖掘技术并将其应用于实际问题。

网络数据挖掘的课件，挺实用的，了数据挖掘的一些基本概念和技巧，内容是全英文的，适合英语不差的同学。课程的内容从 1 到 10 都有，唯一的遗憾是少了个第 9 课。由阮树骅老师授课，风格清晰易懂。如果你正在学习数据挖掘，或者想深入了解这个领域，拿这份课件来参考是个不错的选择。 如果你还没有接触过数据挖掘，可以从基本的课件开始，掌握基础概念和常见的算法。数据预、分类、聚类这些内容可以算是数据挖掘的核心，你可以通过这份课件慢慢积累经验，逐步进入更复杂的算法应用。 提醒一下，内容全英文，会稍微有点挑战，不过对于想提高英语水平的同学，反而是个加分项哦。

数据挖掘这块，其实挺有趣的，尤其是当你能从海量数据中提炼出有用的信息时，感觉像是破解了一些谜题。它不只是数据的堆砌，而是通过不同的算法去发现数据之间的关联、模式、趋势等，进而做出更精准的决策。像市场、销售策略这些，数据挖掘都能发挥大作用。如果你之前没接触过，开始的时候可以从一些基础的技术学起，比如分类和聚类，这些都是比较常用的技巧。而对于数据的预环节，你要花点时间去理解，像是去除噪声、数据转换什么的，能大大提升挖掘效果。要是你对这些有兴趣，像SPSS、Python这些工具可以你更高效地进行数据挖掘。，如果你能掌握这些技巧，对提升你的数据能力是有的，绝对值得一试。

数据挖掘是一种新兴的多学科交叉应用领域，用于从庞大且可能混乱的数据集中提取有意义的模式和知识。它在各个行业发挥着日益重要的作用，帮助决策制定。本书涵盖了数据挖掘的基本原理、概念和技术，重点关注如何从嘈杂、不完整甚至矛盾的数据中挖掘知识。

韩家炜所著《数据挖掘》深入浅出地阐述了数据挖掘领域的基础知识和应用。本书内容详实，为读者理解和应用数据挖掘技术提供了宝贵的参考。

本幻灯片展示了数据挖掘导论第二版的第 1 章内容。

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了统计学、计算机科学和机器学习等领域的技术。在本“数据挖掘课件”中，我们将深入理解数据挖掘的核心概念、方法和工具。数据挖掘的主要目标是发现隐藏在大量数据中的模式、关联和规律，这些发现可以用于预测、分类、聚类和异常检测等多种任务。 数据挖掘的任务分为两类：描述性挖掘和预测性挖掘。描述性挖掘聚焦于总结和解释数据的主要特征，而预测性挖掘则致力于对未来趋势或事件进行预测。 在流程上，数据挖掘首先涉及数据预处理，这包括数据清洗、去除异常值和空缺值，数据转换，以及数据规范化，以便数据更适合分析。接下来，我们将学习常见的数据挖掘方法： 关联规则学习：用于

INF553基础与数据挖掘应用在信息技术领域，数据挖掘是探索大量数据以发现有价值信息的关键过程。INF553课程专注于这一主题，通过一系列作业来深入理解和实践数据挖掘技术。以下是对三个主要作业任务的详细解析： ###作业1：解决MapReduce框架的五个问题MapReduce是一种分布式计算模型，由Google开发，用于处理和生成大数据集。在Python中实现MapReduce，可以使用如mrjob库，它允许在本地或Hadoop集群上运行MapReduce作业。 1. Map阶段：在这个阶段，原始数据被分割成多个小块，每个块都由一个map函数处理。这个函数接受键值对，进行必要的转换，并生成新