Excel在大数据挖掘中的应用

Excel是目前应用广泛且易于上手的电子表格软件，其强大的数据统计分析和图表制作功能使其成为数据挖掘的首选工具。Microsoft Office Excel 2013作为里程碑式产品，特别针对大数据和互联网时代的需求进行了优化，引入了Power Query、Power View、Power Map和PowerPivot等新功能，极大地增强了其在数据挖掘领域的应用价值。

本研究探讨了数据挖掘技术在CRM中的应用，重点关注其在提升客户价值和销售业绩方面的作用。

超市里的商品摆放，其实背后也有门道。数据挖掘的关联规则就派上了用场。比如顾客买了啤酒，会顺手带包薯片，那系统就能自动把这类商品凑一对。Apriori算法、FP-growth这些老熟人，在文档里都有提到，适合你想快速上手了解场景应用时看一眼。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等技术。在当前大数据时代，数据挖掘的角色愈加突出，帮助企业发现潜在模式、趋势和关联，支持决策制定、未来事件预测和业务流程优化。在\"DATA-MINING\"项目中，我们使用Jupyter Notebook进行数据预处理、探索性数据分析（EDA）、模型构建和可视化，以支持数据挖掘工作流程。

《大数据分析与挖掘实战》这本书深入探讨了大数据技术在实际业务场景中的应用，特别是通过Hadoop平台进行数据处理和分析的实战经验。当前，大数据技术是信息技术领域的重要趋势，涉及海量、高速、多样的数据集，需要专业的技术手段进行有效管理和分析。书中详细介绍了Hadoop框架的安装配置、集群管理以及HDFS和MapReduce的工作原理。此外，书中还分享了大数据预处理的关键步骤，如数据清洗、数据转换和数据集成，以及数据挖掘技术如决策树、随机森林、K-means算法和Apriori算法的应用。另外，随着非结构化数据的增加，NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra在大数据处理中也扮演了重要角

利用数据挖掘中分位数图概念测量VaR，用于风险管理和投资决策。该算法处理组合收益非正态和非线性情况，并在社保基金投资中得到应用。

数据挖掘的推荐系统应用，说实话，还挺有意思的。是里面讲到的协同过滤、潜在因子模型这类算法，都是推荐系统绕不开的老朋友。你要是平时也做内容推荐、电商系统、个性化服务，这篇文章还真挺值得一读的，内容不难，重点也讲得比较清楚。 用户行为建模的部分写得蛮扎实，从搜索、点击到下单、支付都覆盖到了。像pCTR这种预估模型，文章里也有提到，挺贴近实际项目。 推荐系统分两种：一种是用户主动搜的，那得靠搜索引擎；另一种是用户不知道要啥，就靠系统推，这时候推荐系统就上场了。场景比你想的多，比如电商首页、短视频流、新闻订阅什么的。 技术栈方面，提到了不少实用的推荐算法：User-based、Item-based、S

大数据时代的数据挖掘，说白了就是在海量信息里找有用的“干货”。像决策树、神经网络这些算法，已经不是啥新鲜玩意，但用在大数据上，还真挺有看头的。 决策树的思路挺直观的，适合初学者上手。像你要用户购物习惯，用决策树分层筛选，逻辑清晰，还能做成可视化图表，一眼看懂。 再说支持向量机（SVM），适合分类问题，尤其是你想在海量数据中找边界明确的分类。比如垃圾邮件识别，SVM 上场就合适，准确率也不低。 神经网络的可玩性就更多了，尤其是搞深度学习的场景，像图像识别、文本挖掘都少不了它。要注意的是，它对数据质量要求比较高，训练时间也长。 这篇文章不光讲算法，还聊到了实际应用，比如在电商、医疗、金融这类场景里

深度挖掘大数据，解析海量数据集，英文版本。