南京大学数据挖掘课件教学资料

数据仓库与知识发现在信息技术领域具有重要地位，尤其在大数据分析和商业智能中。南京大学的课程深入探讨了数据仓库的集中式存储系统，用于整合来自多源数据以支持企业决策。课程涵盖了数据仓库设计原则如星型、雪花型和星座模型，以及维度和事实表构建方法。此外，课程还介绍了数据挖掘的核心目标——从大数据中提取有用信息和知识，包括预处理、模式发现（分类、聚类、关联规则）、模式评估等阶段。学生通过使用工具如R语言、Python库（Pandas、NumPy、Scikit-learn）和SPSS Modeler等，学习如何应用数据挖掘技术解决实际问题。

南京大学的《算法设计与分析》课程是一门核心计算机科学课程，帮助学生掌握各种经典算法的设计思想和分析技巧。期末复习是对整个学期所学知识的巩固和提升。以下是复习所需的资源描述及建议： 1. 课程教材和讲义：推荐使用《算法导论》（Introduction to Algorithms）等教材，涵盖排序、数据结构、图算法、动态规划、贪心算法等内容。 2. 课件和视频：复习课件和录播视频，理解算法设计和实现方法。 3. 习题集和答案：解析课后习题和历年期末试卷，熟悉考试题型和解题思路。 4. 在线资源：补充在线资源，提升复习效果。

数据挖掘课件为学习者提供了必要的理论与实践指导。

数据挖掘教学课件.rar是一个专门设计用于数据挖掘教学的资源文件。它包含了各种数据挖掘技术和案例分析，帮助教育工作者和学生深入理解数据挖掘的核心概念和应用。该资源文件通过实例和练习，有效促进了数据挖掘技能的学习与应用。

数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促

本课件涵盖数据挖掘常用工具、数据处理、挖掘建模、关联规则等内容，还提供多类实战项目分析，适用于数据挖掘课程学习者、从业者。

机械工业出版，由 JiaWei Han 撰写，本课件撷取了书中的核心知识，内容丰富详尽。

这是一份包含南京机场过去四年天气详细数据的数据挖掘数据集，适用于微软商业解决方案。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，在信息技术领域至关重要。谭征老师的这门课程深入浅出地介绍了数据挖掘的核心概念和技术，涵盖了时间序列分析和分类等关键主题。数据库在数据挖掘中扮演基础角色，提供数据的组织、检索、更新和删除功能。分类、聚类、关联规则学习和异常检测是数据挖掘的核心技术，支持决策制定。时间序列分析用于预测未来趋势和检测周期性模式。