船只航信信息数据挖掘分析

（3）基于数据挖掘和知识发现的信息分析方法伴随着这些技术的发展，信息分析开始担负起发现知识、运用知识和提供服务的任务，即从海量原始数据中挖掘出决策所需的深层次信息，转化成知识并有效地加以运用。这些知识通常具备有效性、新颖性、潜在有用性、易于理解等特点。它们是集数据库和数据仓库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息提取、高性能计算和数据可视化等为一体的交叉性研究领域。

吴信东教授的十大算法课件，结构清晰、内容扎实，是那种一看就想收藏的资料。英文教材直接对标主流学术内容，适合做深度阅读或者复习用。 十大算法的内容安排比较合理，从C4.5、Apriori到k-means和SVM，每个都配了图解和基本公式。要是你平时写点数据相关的前端 demo，比如可视化决策树、聚类图，这些算法就挺有参考价值。 英文版讲义有点像那种你一边读一边想翻译的感觉，不过好处是术语和原始定义都保留了，查文献、对接英文技术文档比较方便。还有 PDF 版本，排版也比较舒服，眼睛不累。 如果你想系统性了解经典的机器学习算法，或者做数据挖掘可视化项目，这份讲义就挺合适的。附上几个还不错的相关文章，

提出了一种基于在线信息服务平台的数据二次整合模型，并使用 VC 开发工具实现了二次挖掘的框架。

数据挖掘区别于传统的查询、报表、联机分析等数据分析方式，其核心在于无需预设假设，直接从数据中挖掘信息、发现知识。 数据挖掘的目标是发现那些先前未知、切实有效且具有实用价值的信息。 先前未知意味着这些信息是预先无法预料的，甚至可能与直觉相悖。 有效性保证了信息的可靠性和准确性，能够为决策提供支持。 实用性则强调信息能够应用于实际场景，解决实际问题。 例如，一家连锁店通过数据挖掘发现看似毫无关联的商品——婴儿尿布和啤酒——之间存在着惊人的联系，这便是数据挖掘发现未知信息的典型案例。

初步了解数据挖掘的基本概念、功能、目标和方法，探索信息检索的实质。

广工大四专业课课程PPT探讨了数据挖掘和信息安全两门课程的关键内容。

在大数据时代，信息的洪流奔涌而来，如何有效地驾驭这股力量，成为企业和个人的关键挑战。 数据的价值在于洞察，而洞察源于分析和理解。通过挖掘数据背后的规律，我们可以预测趋势、优化决策、创造新的价值。 驾驭大数据，需要构建强大的数据基础设施，掌握先进的数据分析技术，更需要培养数据思维，用数据驱动创新和发展。

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在金融领域，数据挖掘可以说是不可或缺的一项技术。它能够金融机构从海量数据中找到隐藏的模式和趋势，从而更精准的决策支持。比如说，像信贷评估、风险管理、投资策略优化等方面，数据挖掘的应用广泛。它通过数据中的关联规则、时间序列，甚至情绪等方式，让金融机构更好地识别潜在风险、预测市场走势。你也许会觉得，数据挖掘挺复杂的，但其实现在多现成的算法和工具能让你更轻松地上手，比如决策树、支持向量机和神经网络等，都是金融领域常用的。，数据挖掘不只是提高金融机构效率的工具，更是推动创新的重要推手。如果你在金融行业工作，学习数据挖掘，绝对会让你的决策更有依据，更具前瞻性。