Tugas-Data-Mining数据挖掘实战项目

51Job 的招聘数据用来练手数据挖掘，确实挺合适的。Data-Mining-51Job这个项目，流程完整，从爬虫到建模一条龙搞定，适合刚上手机器学习的你练练全流程。Python 写的爬虫部分还不错，用的是requests配合BeautifulSoup，思路挺清晰的，代码在/j目录下。如果你熟点 Scrapy，也可以自己换上。数据预这块也做得比较细，像清洗、归一化、离散化这些基本操作都覆盖了，适合你复用流程来别的数据集。代码风格还行，看着不费劲。模型设计上做了两个任务：薪资预测和职位分类，用了常见的 ML 算法比如随机森林、SVM、线性回归。虽然不是高级，但拿来理解特征工程挺有的。可视化用得比

嘿，数据挖掘这块，如果你对数据库和模型训练感兴趣，挺推荐你试试这款资源。它基于Python3和Jupyter Notebook环境，操作简单。只需要下载相关的数据库，把文件复制到Jupyter Notebook中，就能运行两个文件，进行数据和。你不用担心流程复杂，相关的操作步骤已经清晰地在两个 IPython 笔记本中了，操作起来还挺方便的。 此外，资源里也涉及了Kaggle数据集，适合那些刚入门的数据挖掘爱好者。如果你对视频游戏销售数据感兴趣，也可以从这份作业中获得一些启发。通过这样一个实际案例，你能更好地了解如何应用 Python 进行数据，尤其是在数据挖掘和上的技能。 ，挺适合做数据的练

斯坦福教授写的大数据挖掘书，内容不光硬核，讲法也接地气。讲到MapReduce和HDFS时，举了不少实战例子，分布式入门蛮合适的。还有像MinHash、LSH这种搞相似性搜索的算法，解释得也比较易懂，适合你这种边学边用的节奏。 大数据里的实时流，书里专门拿出一章来讲，像什么滑动窗口算法啊、在线算法啊都有提到。做社交数据或者风控的你，肯定会用得上。还有经典的PageRank、链接垃圾检测这些，嗯，搜索相关的项目也挺依赖这些。 像频繁项集挖掘，除了说A-Priori，还给了优化版本的思路，跑大数据集不会卡顿。聚类部分也不含糊，书里提到不少适合高维数据的方案，适合搞推荐系统的同学看看。 还有广告投放

Web 数据挖掘的经典书，内容比较系统，从信息抽取、结构到用户行为都有讲，蛮适合前端工程师补数据的底子。你要是平时在搞数据可视化，或者和后端合作做推荐系统啥的，看这本书挺有。 数据挖掘的东西一开始看确实有点抽象，嗯，但书里用了不少网页上的实际例子，比如从新闻站抓取关键词、点击流，讲得还算接地气。配合上你的 JS 技能，理解起来更轻松。 像用户行为建模这块内容，对做前端埋点的你来说，蛮有用的。知道后面怎么这些数据，再设计事件采集和埋点方案时更有数。 链接我放这了：Web 数据挖掘，建议下来看电子版，搜关键词方便，章节也比较清晰。 如果你刚好在折腾数据相关的项目，或者想对产品的数据逻辑看得更透点，

英文原版的《数据挖掘手册》，内容挺全，讲得也算通俗易懂。适合你平时查概念、过一遍流程逻辑，是遇到一些算法搞不清楚的时候，翻一下它还挺有用的。页面排版清爽，不会那种一页密密麻麻，全是干货但读着还挺轻松。 数据挖掘的核心概念，比如分类、聚类、关联规则这些，在这本里都有。每个方法后面还配了具体例子，逻辑走得也比较顺，有点像入门+实战的组合拳。像是 Apriori 算法，除了原理，还提了下实际业务场景，挺接地气的。 如果你平时用Python或者R搞点小项目，这本也能当工具书用，比如模型评估那一章就系统，不是那种蜻蜓点水的讲法。哦对了，英文不算复杂，差不多技术文档水平，读起来还行。 你要是刚开始入门，想

这个名为\"IWT数据挖掘项目\"的项目由NIT RAIPUR的拉胡尔·何塞（Rahul Jose）主持，专注于将互联网网络技术应用于生物医学数据挖掘。项目利用先进的网络技术和数据分析工具从大量生物医学数据中提取有价值信息，推动医疗健康领域的科研和实践。互联网网络技术涵盖一系列用于创建、维护和使用互联网的协议、标准和技术，如HTTP、FTP、TCP/IP以及HTML、CSS和JavaScript等网页开发语言。在生物医学数据挖掘中，项目涉及数据收集、数据预处理、数据分析、可视化、数据安全与隐私、Web应用程序开发、云计算与大数据处理、实时与流式数据处理以及AI与深度学习等关键技术领域。

数据挖掘的实战项目里，Data-mining-IA8B的内容还挺丰富的，比较适合边学边练那种。实验室用的是Jupyter Notebook，代码和解释都放一块，操作起来也方便，实时运行，响应也快。 压缩包里带了好几个数据集，从用户行为到社交数据都有，都是些挺贴近真实场景的素材。做数据清洗、建模、时正好能用上，模拟项目还原度还蛮高的。 每个 Notebook 基本就是一个小任务，像是怎么缺失值、怎么做特征工程，用随机森林还是SVM，甚至怎么调参都写得挺清楚。你一边看一边改，效果立马就能看到。 可视化这块用的比较多的是Matplotlib和Seaborn，图表整得还不错，什么热力图、散点图都有，方

数据挖掘标准里的 PMML 规范，挺适合做模型互通用的。如果你做的是模型导出、模型部署这块，那这个标准就蛮值得了解下。用的是 XML 格式，解析起来不复杂，像用DOM4J或者Java的 XML 库都能搞定。 PMML这套规范最大的优点就是统一。不同的数据挖掘工具之间，用 PMML 格式交换模型文件，省了不少麻烦。比如你用 R 训练模型，部署的时候想用 Java，直接转成 PMML 就行，省得重写逻辑。 CRISP-DM这个流程也比较经典，适合做数据项目的全流程规划。你要是新带项目，或者想梳理清楚数据挖掘的步骤，按照这个来走，比较靠谱。相关文档我给你列在下面了，包含流程、视图解析，还有中文版的优

Web 数据挖掘的百科全书级资源，内容真的是够全，够硬。Apriori 算法、PrefixSpan、监督学习、Web 爬虫，你想找的挖掘思路基本全能翻到。嗯，目录细，像我这种看文喜欢跳着看的人简直太友好了。 第 1 到 5 章是基础，讲了数据挖掘的各种算法，还配了实际应用的示例。Apriori怎么搞、支持向量机怎么调、聚类到底有哪些坑，讲得都挺透。你要是还不太熟这些概念，可以先从这部分啃起，慢慢来不着急。 第 6 章开始就进主菜了，Web 相关的部分真心精彩。像信息检索、搜索引擎的倒排索引、网页预，全都有。写得还挺贴地气，哪怕是非搜索专业的前端看也能懂。停用词移除、词干提取这些步骤讲得也挺细。