数据挖掘入门与应用资料集

这是一份精心整理的数据挖掘资料集，欢迎学校用户积极参与讨论和交流。

数据挖掘的入门资料，五份 PPT 打包，内容覆盖从预、分类预测到聚类，讲得还挺系统，适合新手啃。每一份 PPT 都有具体方法，还有算法小例子，比如决策树怎么做分类，K-means怎么搞聚类。讲得不算枯燥，偏实用风，课件里也有图有表，清晰好懂。 数据预那一块讲得比较细，比如缺失值怎么、异常点怎么找、数据要不要做归一化这些，真的不是说说而已。Lecture2.pptx里举了不少可视化的图形例子，像散点图和箱线图这类，对新手比较友好。 分类预测部分就更实战了，Lecture3.pptx讲了随机森林、SVM和神经网络，顺便还带点回归模型，思路清楚。每种方法都配了点案例，像预测房价、识别图片那种，比较接

数据挖掘：SPSS Clementine 原理与应用入门 1. SPSS Clementine 简介 2. SPSS Clementine 帮助获取 3. SPSS Clementine 应用领域 4. SPSS Clementine 数据挖掘入门指南

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

金融数据挖掘与商业数据挖掘方面的建模资料已经准备就绪。

数据挖掘的新手利器就是这个——WEKA 的中文教程。不用你折腾英文文档，讲得挺清楚，从基础的数据格式到分类、回归、聚类、关联规则，全都有，还配了具体例子，操作起来也比较简单，适合上手快。数据是用ARFF格式保存的，其实也就是一个带注释的文本表格，像 Excel 的 CSV 差不多。头部定义字段，后面直接列数据。嗯，习惯之后还挺顺手。教程里讲了不少算法，像决策树、随机森林、Apriori啥的，WEKA 都有集成。直接点几下就能跑模型，效果还不错。比如做个邮件分类、做个推荐系统，用这个完全没压力。还有聚类也能玩，常用的 K 均值啊、层次聚类都支持。你要是搞客户分群、基因表达这些场景，它能帮上大忙。

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。

数据挖掘课件为学习者提供了必要的理论与实践指导。

汇总了海量数据挖掘相关资源，内容丰富、实用性强。