数据挖掘课件（全英文）

本课件涵盖数据挖掘常用工具、数据处理、挖掘建模、关联规则等内容，还提供多类实战项目分析，适用于数据挖掘课程学习者、从业者。

机械工业出版，由 JiaWei Han 撰写，本课件撷取了书中的核心知识，内容丰富详尽。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，在信息技术领域至关重要。谭征老师的这门课程深入浅出地介绍了数据挖掘的核心概念和技术，涵盖了时间序列分析和分类等关键主题。数据库在数据挖掘中扮演基础角色，提供数据的组织、检索、更新和删除功能。分类、聚类、关联规则学习和异常检测是数据挖掘的核心技术，支持决策制定。时间序列分析用于预测未来趋势和检测周期性模式。

MATLAB的全英文学习指南，为读者提供实用的学习资源。

附带数据挖掘英文课件 PPT，欢迎下载。

数据挖掘相关课程资料，适合大三学生学习。

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的知识。在这个“数据挖掘课件（ETL工具）”中，我们重点关注的是数据预处理的重要环节——ETL（Extract, Transform, Load），以及在数据挖掘中扮演关键角色的朱建秋教授的相关研究。 ETL是数据仓库系统的核心组成部分，它负责将分散、异构的数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换，然后加载到目标数据库或数据仓库中。这个过程对于确保数据分析的质量和准确性至关重要。 1. **抽取（Extract）**：这一阶段是从各种数据源（如关系型数据库、文本文件、Excel表格等）中获取数据。抽取过程中需

英文版的 SAS 数据挖掘教程，内容蛮实在的，比较适合想提升数据和英文阅读能力的你。全英文界面，刚开始看有点慢，但慢慢就能习惯，顺便练练技术英文也不错。教程里的例子讲得挺清楚，是那部分分类算法的流程图，还附带一些真实业务场景，像客户流失预测那一类，照着做一遍就通了。SAS操作不算复杂，只要熟一点PROC的用法，基本能应付大多数任务。想快速入门，推荐先看SAS 数据挖掘简介，蛮基础的，适合打底。学完之后你会对模型评估、变量选择这些概念更清楚。英文版的文档多是企业实战，逻辑性强，适合想系统掌握的你。哦对了，SAS 本身偏商业场景多，学会后可以在市场、医疗数据甚至金融建模这块用上。如果你之前接触过S

我正在参加韩家炜教授的最新数据挖掘课程，这份英文讲义是他最新一版的教材。