数据挖掘与统计学的关系数据仓库与数据挖掘原理及应用

数据挖掘与统计学的结合挺有意思的。这里的关键是将一些看起来复杂的技术—比如统计学、人工智能、数据库等—给封装起来，让不用掌握那些复杂的数学模型，也能轻松完成数据挖掘的任务。其实，数据挖掘不仅仅是统计，它还涵盖了更多的算法和技术。如果你对这方面有兴趣，肯定能从中找到不少有趣的应用场景。比如你可以运用数据挖掘算法来做一些预测，找出潜在的规律。嗯，确实，多数据挖掘算法都源自统计学，像 KDD 就是其中一个典型的例子。如果你想更深入了解数据挖掘，相关的文章也能你从不同角度看问题。

数据仓库和数据挖掘的入门书，内容挺全的，适合刚上手或想系统回顾下这块的前端朋友。三大部分讲得蛮清楚：数据仓库怎么设计、建模、搭 OLAP；数据挖掘算法怎么跑、场景怎么落地；还有移动通信行业的案例，实战参考价值比较高。书里对星型模型、雪花模型这些结构有图解，读起来还挺顺；ETL 工具也有，像Talend、Informatica，搭配PowerDesigner建模，直接能上项目。嗯，虽然作者说还没看完，但内容确实比较系统，适合想搭建企业级数仓+系统的朋友。有点数据基础就能啃，强烈建议配合工具边看边练。如果你正好做 BI 前端或数据可视化，建议看看第二部分挖掘算法那块，能帮你更懂后端在搞啥，配合也更

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。

算法工具的横向对比挺少见的，尤其是把数据仓库和数据挖掘主流平台像Clementine、Darwin、Enterprise Miner、Intelligent Miner这些放一块来的。对你要选工具做项目还是了解各家强项，参考价值都挺高。 决策树、神经网络、回归、聚类这些主力算法，在不同平台上支持情况不一样。有的全都有，有的比如PRW，就偏轻量，支持的算法蛮少。你要是正在纠结选哪家工具，不妨看看这个对比表。 顺手给你推荐几篇蛮实用的文章，像 MapReduce 决策树研究 这篇，用大数据场景跑树模型；还有 构建决策树模型，从思路到代码讲得比较清楚，适合入门。如果你是 Python 党，可以直接上

数据挖掘与统计学的交汇带来了数据挖掘算法的全面介绍。数据挖掘利用了统计学、人工智能及数据库等多种技术，将复杂技术封装成简单工具，使使用者能专注于问题本身。数据挖掘不仅限于统计分析，其算法源于广泛的统计学理论与扩展。

数据挖掘作为数据仓库发展的结果，依赖数据仓库提供应用基础。但建立数据仓库并非数据挖掘的必经之路，从数据仓库直接进行数据挖掘也可带来诸多优势。

数据预测其实挺有意思的，尤其是在做数据仓库和数据挖掘相关的工作时。你如果需要更好地理解这块，可以看看这篇《数据仓库与数据挖掘原理及应用》。它对数据预测的核心原理做了好的阐述，内容不难，挺适合入门或者有一定基础的同学。对于数据仓库的架构、数据模型的设计以及如何从海量数据中挖掘有价值的信息，文章都给出了多实用的案例。文章里的资源链接也挺有，推荐你去看看，是对你理解数据挖掘有大哦。 其中的一些技术比如数据仓库和数据挖掘，其实是当今大数据的基础。数据仓库负责把数据有条理地存储起来，而数据挖掘就是从这些数据里找出隐藏的模式。你可以想象一下，比如你要预测未来某种产品的销量，数据仓库能历史数据，数据挖掘则你

数据挖掘的套路配上统计学的严谨思维，嗯，挺香的组合。数据挖掘与统计学的结合，有点像前端遇上 TypeScript ——原本就能跑，加点结构更稳。这里的内容更偏应用型，海量数据这块讲得比较细，尤其是数据库适配问题，说得蛮实在。像你如果是刚接触这块，建议先看看统计学入门那篇，搭个底子会舒服不少。数据挖掘算法部分也有讲，配合着看效率高。哦对了，SAS 教程那篇也不错，拿来练手刚刚好。空间数据挖掘那个新视角的文章，思路蛮有意思，和常规讲法不太一样。还有个讲 MATLAB 的，也值得一看，代码风格清晰，用来跑模型还挺稳。如果你本身做开发，但想理解统计在业务、用户行为建模上的实际用法，这一系列文章都可以当

数据挖掘的统计学基础 这本课件深入浅出地从统计学的视角探讨了数据挖掘的核心概念和方法。它将复杂的统计学理论与实际的数据挖掘应用相结合，为读者理解数据挖掘的本质提供了清晰的框架。 主要内容包括: 探索性数据分析 统计推断与假设检验 预测模型构建 模型评估与选择 适用人群: 对数据挖掘感兴趣，并希望了解其背后的统计学原理的学生、研究人员和从业者。