数据仓库与数据挖掘的论文和文献,内容还蛮全的,适合搞大数据的同学收藏一波。讲了不少实战用得上的东西,比如怎么用SQL和NoSQL海量数据,怎么选特征,怎么挖掘模式这些,讲得挺接地气。里面还带了案例,比如零售、电商、医疗这些场景,看完脑子里会更有画面感。
要说亮点,我觉得是数据流程讲得比较细,从预到聚类、分类再到关联规则,整个流程串得挺顺。是像Apriori、K-means这些,直接点出使用方法和优缺点,省得你到处找资料。
如果你是刚上手数据挖掘,或者做项目时有点懵,这批资料还蛮靠谱的,能帮你把底子打扎实。
对了,隐私和合规也提了一下,比如GDPR和数据脱敏,不然用户数据可是要踩坑的。
如果你平时搞 ETL 流程、建模型、做 BI,那这个文献集合你可以先存着,有空细看,踩坑少点。
数据仓库与数据挖掘文献资料合集
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数据仓库与数据挖掘参考文献
Inmon, W.H., “Building the Data Warehouse”, Johm Wiley and Sons, 1996.
Ladley, John, “Operational Data Stores: Building an Effective Strategy”, Data warehouse: Pratical Advice form the Experts, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1997.
Gardmer, Stephen R., “Building the Data warehouse”, Communicat
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数据挖掘与数据仓库课件合集
数据挖掘和数据仓库是现代数据领域的核心技能。课程内容覆盖了从数据预到决策树、聚类、OLAP 等多个方面,结合理论和案例实践,你快速上手。比如,课程里提到的决策树模型,像 ID3、C4.5 算法,能让分类问题一目了然。还有 OLAP 工具,切片、钻取这些操作适合多维度数据。如果你想深入了解这些技术的实际应用,相关课件里还附有代码实例和练习,手把手带你玩转数据挖掘。
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数据仓库与数据挖掘学习资料
数据仓库的系统性和数据挖掘的智能性,在期货市场里配合得还挺妙。数据仓库就像你搞前端时搭的通用组件库,一次整好,各处都能用。它把来自不同业务的数据统一收口,加工打包后再给前端查,用起来爽。而数据挖掘,更像是你调试一堆用户行为日志时,突然发现了用户点某按钮后总是跳出,这种规律性就值钱了。
期货行业的玩法也差不多,比如通过数据仓库看价格走势图,再用分类模型预测行情走向,能省不少试错成本。像ETL 流程,就有点像你在构建前端工程化流程:清洗脏数据、格式化字段、再统一导入仓库。响应快不快,结构怎么设计,比如用星型模型还是雪花模型,都挺影响查询效率的。
至于挖掘方法,关联规则挺有意思的。比如“大豆涨了玉米
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数据仓库与数据挖掘电子教材合集
数据挖掘方向的电子教材资源挺全的,基本上从入门到进阶都能覆盖到。像是韩家伟的《数据挖掘》和经典的《数据仓库(第四版)》,内容系统,概念讲得透,适合平时查阅也适合刷一遍梳理思路。
电子书打包里还带了《数理统计基础》和几个练手用的 PDF,比如《数据挖掘入门》,对刚接触这块或者想回炉重造的都挺友好。你看完这些,SQL、数据清洗、挖掘算法基本都能整明白。
想练手的话,可以顺手看看相关链接:比如数据挖掘技术概述(韩家伟),还有统计方面的深入探索高等数理统计,配合用 MATLAB 动手练下MATLAB 数理统计上机练习也不错。
嗯,有时间可以翻翻数理统计数据包合集,里面一些原始数据集还挺有意思的,自己练
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数据仓库与数据挖掘复习资料整理
数据仓库与数据挖掘的复习资料,内容挺系统,讲得也够细,适合准备考试或者复盘知识点用。像OLAP、关联规则这些概念,不只是提了名词,还讲了原理和应用场景,看完基本就有数了。嗯,而且它把星型结构、雪花型结构的优缺点都列出来了,比较少见,挺实用的。
数据仓库的设计原则讲得蛮清楚,什么面向主题、集成、稳定性这些,一开始就点到重点。还有Inmon的定义,解释得挺直白,不拐弯抹角。对比操作型数据库的方式也挺直观的,能帮你更快上手项目。
OLAP那块讲了粒度的概念,简单说就是数据细不细,细的话你能得更精,但数据也多。比如你要用户一天点了几次菜单,就得粒度细;但你只是看月活,粗点反而更快。理解这个后,建表就不
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