浙大数据挖掘课件数据清洗与算法实战

浙大数据挖掘课件助您掌握数据挖掘技能。

网络数据挖掘的课件，挺实用的，了数据挖掘的一些基本概念和技巧，内容是全英文的，适合英语不差的同学。课程的内容从 1 到 10 都有，唯一的遗憾是少了个第 9 课。由阮树骅老师授课，风格清晰易懂。如果你正在学习数据挖掘，或者想深入了解这个领域，拿这份课件来参考是个不错的选择。 如果你还没有接触过数据挖掘，可以从基本的课件开始，掌握基础概念和常见的算法。数据预、分类、聚类这些内容可以算是数据挖掘的核心，你可以通过这份课件慢慢积累经验，逐步进入更复杂的算法应用。 提醒一下，内容全英文，会稍微有点挑战，不过对于想提高英语水平的同学，反而是个加分项哦。

数据挖掘课程的实战代码资源，挺适合刚接触这块的同学啃一啃。文件名看着有点硬核：[浙大-数据挖掘].1-109.csf，但其实内容比较扎实，基本都是配套实验或者讲义里的例子，拿来练手挺香。 浙大的数据挖掘课程一向比较系统，这个 .csf 文件其实就是他们课件里的原始代码数据。适合配合视频或者 PPT 一起学，跟着一步步跑代码，理解那些 分类算法、聚类方法 会更快。 用的时候记得换下路径，像 data/input.csf 这类路径，要改成你本地的绝对路径，不然容易报错。格式也是定制的，用 浙大那套 CSF 格式，你要是用 Python 读，可以先转成 .csv 或 .txt。 你要是想搭个前端页面

清洗脏数据的工作你应该挺熟悉的吧？手动实现的方式，基本上就是通过专门的程序，结合概率统计学原理来查找数值异常的记录。对重复记录的检测和删除也关键，通常都是靠 SQL 语句或者一些数据清洗工具来完成。比如，用DISTINCT短语就能去除表中重复记录，还蛮。你也可以直接在数据库中用SELECT DISTINCT去查询不重复的记录。了，遇到更复杂的情况，像Oracle也有一套专门的查找和删除重复记录的方式，挺实用的。如果你使用更智能的方式来清洗数据，可以考虑工具如DataCleaner或者PageViewsMR，这些工具操作起来也比较直观，功能也强大。除了这些，你还可以学习一下 SPSS-Cleme

基于Spark技术的大数据清洗框架，致力于解决海量数据处理中的复杂问题，通过高效的分布式计算，提升数据清洗的速度与准确性。该框架实现了数据预处理、数据转换、数据过滤等多种功能，适用于各类大数据应用场景。

过滤操作里的小技巧，tinyxml 的 Replace 操作符用起来还挺顺手的。你要是做数据清洗，遇到像Twitter列里那种“99”这种不一致数据，直接一招替换成“N”，既快又干净。参数设置里选single，属性选Twitter，replace what填“99”，replace by就是“N”，几步就搞定，没啥弯弯绕绕。后面还有一步挺实用的：采样。数据太多？用Sample操作符，按比例搞个一半出来训练模型，跑起来轻巧多了。选relative就行，别忘了调下比例参数。这篇指南内容不多但挺扎实的，适合快速上手。你如果平时也折腾数据转换、清洗这些，建议收藏下。

清洗 session 信息生成 pageviews 表是数据时常遇到的一环。PageViewsMR.java就是个挺实用的工具，它能你高效地从 session 数据中提取页面浏览信息。你可以将这段代码融入到你的项目里，进行数据清洗，生成你需要的表格。最棒的是，它和一些常用的数据库监控、数据清洗工具配合使用，效果好。嗯，想提升数据效率，这个代码真的蛮有用的！ 如果你还对类似的工具感兴趣，可以参考以下相关文章： SQLMonitor Session Tracing Steps 数据清洗开源项目 Kettle 数据清洗教程详解 DataCleaner 数据清洗工具 Memcac

数据质量的老朋友 DataCleaner，用过的都说好。它不是那种花哨复杂的工具，图形界面清清爽爽，操作起来挺直观。拿来跑数据比较、验证，甚至做数据监控都不在话下，尤其适合做 Excel 或数据库清洗那类活儿。 DataCleaner的图形界面比较省事，点几下就能搞定字段、重复数据检测之类的操作，响应也快。你如果常和一堆表格打交道，这玩意儿挺省时间的，是做初步清洗的时候。 除了基本的字段，DataCleaner还能对不同数据源做比对——比如 Excel、CSV 和数据库里的数据对得挺好。也能做规则校验，比如设个条件，数据不合规就提示错误。 要做数据监控？它还有一个Web 监控界面，可以配置周期

数据分析与建模的成功与否，很大程度上取决于数据准备阶段的质量。数据准备包括加载、清理、转换和重塑等步骤，这些步骤通常会占据数据科学家 80% 甚至更多的时间。