数据挖掘与分析实践入门

Datawhale 提供的天池二手车数据挖掘比赛文件，涵盖数据探索、特征工程、模型调参、模型融合等实战技巧。

数据挖掘的入门书里，朱杨勇的《数据挖掘教程》算是比较有代表性的，内容讲得不深但挺全，尤其适合刚接触这块的朋友。你要是刚上手想了解基本概念、流程啥的，这本就挺合适。 书里的方式比较直白，没有绕太多圈子。比如对关联规则、分类算法这些概念，都配了简单例子，像“超市买啤酒也买尿布”这种，挺贴近实际的。 内容上偏向初学者，没什么代码实现，但逻辑梳理还不错。你要是已经有点数据基础，想进阶，可以配合一些Python 的 pandas或者sklearn练练手。 另外我找了几篇相关资料，像这份数据挖掘教材，更系统一点；还有这份研究生用的教材，内容更硬核，适合想打基础的你。 建议你先快速过一遍朱杨勇这本，掌握个结

数据挖掘这块，真的是蛮有意思的，能从大量的数据中找出规律，帮你做出更明智的决策。这里推荐的入门与实战笔记，了数据挖掘的基本概念和常用技术。比如，亲和性就适合用来挖掘产品间的关联，像市场营销中常见的'搭售'推荐。通过 Python 代码的展示，带你逐步实现数据加载、规则评估、支持度计算等步骤。如果你有兴趣用数据来洞察趋势，这篇笔记挺不错，能让你入门更快，理解更深。通过实际操作，你不仅能学会基本的技巧，还能感受到数据挖掘在实际应用中的魅力。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

数据挖掘基本概念 数据预处理与特征工程 分类、回归与聚类 数据挖掘技术及应用

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。

大数据挖掘的过程其实挺有意思的，尤其是在实际应用中，多步骤都可以通过 Python 来高效实现。比如，数据采集这一块，你可以使用Scrapy来爬取网页，或者用Pandas做数据预，清洗掉无用信息。接下来，数据存储就比较讲究了，HDFS能让你海量数据，而MongoDB则适合存储非结构化数据。，进入数据的阶段，NumPy和Scikit-learn能帮你做多数学和机器学习方面的操作，甚至可以根据数据建立预测模型。数据可视化也挺重要的，Matplotlib和Seaborn是不错的工具，它们能把复杂的结果展示得既直观又美观。如果你想深入了解这些步骤，还可以通过 Jupyter Notebook 来实践，

数据挖掘的基础知识整理得比较全的一份资料，讲得还挺细的，从动机讲到技术实现，像怎么做关联规则、分类预测这些都有讲到，属于那种你翻一遍就知道哪块薄弱、哪块能补的类型。 数据挖掘概述部分说得蛮实在，什么是数据挖掘、为啥重要、挖掘啥数据，写得挺接地气。像关系数据库、事务数据、甚至多媒体数据怎么挖，它都提了，适合新手起步时对整体概念有个框架。 接下来的OLAP 技术章节，重点放在数据仓库设计和多维模型，像星型、雪花模型这类老朋友，还有 ROLAP、MOLAP 的区别，写得清清楚楚。如果你做 BI 项目多，这一块会用得上。 再往后是数据预，比如怎么清洗缺失值、噪声数据，还有归约、集成这些，这些步骤做不对