数据抽样Techpackage数据挖掘理论与实战案例精选

数据挖掘系统的结构分层清晰，技术栈搭配也算是教科书级别的。流程的模块划分细，从数据准备到建模、再到后期的评估与部署，每一块都有明确的职责。对你要做数据挖掘项目的整体架构设计，有参考价值。里面的案例也挺实在，像电商推荐、客户细分这些常见应用场景，全都覆盖了，而且讲得不绕，思路清晰，用词接地气。你不用翻一堆论文就能明白怎么做。系统结构的设计用的是比较经典的三层架构思路：数据源层、数据挖掘核心层、展示与交互层。要是你用过像MySQL或Oracle，就能快对上思路。而且页面上还有不少相关资源，比如 数据挖掘系统结构及技术应用 和 MySQL 性能优化与系统结构设计，点进去就能看细节。实在是太省心了。如

凝聚了十多位数据挖掘领域资深专家和科研人员，以及超过十年的行业经验，本书以电力、航空、医疗、互联网、生产制造和公共服务等领域的真实案例为主线，以深入浅出的方式讲解Python数据挖掘建模过程，极具实战性。 全书共15章，分为基础篇和实战篇两部分。基础篇阐述数据挖掘的基本原理，实战篇则以一个个真实案例为切入点，通过对案例的深入剖析，帮助读者在实践中积累项目经验，并快速掌握数据挖掘的理论知识。 本书鼓励读者充分利用随书提供的案例建模数据和相关工具进行上机实验，以加深对相关知识和理论的理解。

KDD 的理论和应用案例组合，真的算是我见过比较全面的资源了。数据挖掘的前世今生，怎么来的、发展咋样、啥时候火的，全讲得挺清楚。最早 1989 年 AAAI 大会提到 KDD，1995 年还搞了个国际会议，算是比较正式地立住了这个方向。数据挖掘是从 AI 研究项目转型过来的，贴近商业应用。嗯，如果你搞 AI 又对落地感兴趣，这部分内容还挺有意思。里面讲的基于数据库的知识发现，就是咱们平时说的 KDD 核心。还有哦，资源里顺带列了不少参考文章。比如数据挖掘算法的、课程课件的，还有个老 KDD Cup 数据集。像http://www.cpud.net/down/111759.html这种，点进去就

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。

OLAM将OLAP与数据挖掘相结合，打造了一款新型的OLAP数据仓库，专为数据挖掘而设计，以满足实际需求。OLAM（联机分析挖掘）正是这种融合的成果。

通过精选案例，深入浅出地讲解数据挖掘的核心概念和实用技巧，帮助你快速掌握数据挖掘技术，并将其应用于实际项目中。

数据挖掘是大数据入门必读的内容，特别是在特征选择和降维方法方面有着深入讨论。