探秘数据异常：解读《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第18章

关联规则分析是数据挖掘中非常重要的一种方法，从数据集中发掘各项之间的潜在关联关系，这些关系并未在数据中明确显示。 8.1.1 常用关联规则算法列出了几种常见的关联算法，如表8-1所示。

决策树方法应用挺广泛的，尤其在分类、预测和规则提取上。自从 J. Ross Quinlan 提出了 ID3 算法后，决策树的应用在机器学习和数据挖掘领域得到了飞速发展。后来，他还推出了 C4.5 算法，这个算法可是监督学习中的明星之一。而 1984 年，CART 算法也一并提出。ID3 和 CART 算法的最大特点是能根据训练样本学习生成决策树，这点挺有用的。你要是想深入了解这些算法，可以看看相关的文章哦，比如关于 ID3 算法的实现、C4.5 的 MATLAB 源码或者 Java 版的 ID3 决策树实现。，决策树不仅理论扎实，实践中也好用。如果你对数据挖掘感兴趣，决策树算法一定不能错过。

深入掌握 SPSS v-18 版本核心功能，探索数据挖掘的奥秘。 本指南将带您逐步了解 SPSS v-18 的操作界面和功能模块，并结合实例解析数据挖掘的理论基础与实践应用。通过学习，您将能够： 熟练运用 SPSS 进行数据整理、分析和可视化； 理解数据挖掘的基本原理和常用算法； 掌握数据挖掘在各个领域的应用场景和案例分析。 指南内容涵盖： SPSS v-18 软件界面与基本操作 数据预处理与数据清理技术 描述性统计分析与推断性统计分析 数据挖掘算法原理与应用 (如分类、聚类、关联规则等) SPSS Modeler 图形化界面操作 数据挖掘案例解析 适用人群： 数据分析师、市场研究人

这是关于Python数据分析与挖掘实战第15章的停用词列表数据，我在网络上花了很多时间找到它，希望对大家有所帮助，下载后即可解压使用。

洞悉未来，驱动决策：预测型数据分析实战 本课程深入浅出地讲解如何运用 RapidMiner 解决实际商业问题。课程涵盖预测模型构建、数据预处理技巧以及模型评估与优化等核心内容，帮助学员掌握将数据转化为可执行商业策略的能力。 课程亮点： 以实战为导向，结合真实案例，演示如何利用 RapidMiner 进行预测分析。 涵盖数据预处理、特征工程、模型选择与调优等关键步骤。 注重实践操作，帮助学员快速上手并应用到实际工作中。 适用人群： 数据分析师 商业分析师 对数据分析和预测模型感兴趣的学生和职场人士 学习目标： 掌握 RapidMiner 的基本操作和功能。 理解预测型数据分析的基本原理

黑白配色的数据实战教程，内容挺扎实，案例也蛮贴近实际。《Python 数据与数据挖掘实战 20190722.pdf》算是我看过比较系统的资料了，讲了数据的整个流程，还穿插了几个接地气的企业案例。像是沃尔玛啤酒尿布那个经典故事，它也有提到，而且解释得还挺清楚。流程部分比较清晰，从探索性到模型建立再到推断，每一块都有配图和，哪怕你之前没接触过统计也能看懂个七八成。我觉得比较实用的一点，是它结合了多个行业，比如零售、金融甚至动物园，嗯，你没看错，连动物园都在用数据提升客户体验。挺有意思的。另外它还有些延伸资源，像讲PCA 降维的、讲克里格插值的、甚至还有用 Excel 做统计的链接，想深入挖也有地方

数据分析将大量原始数据转化为洞察力的过程。它利用统计方法深入挖掘数据背后的信息，揭示隐藏的规律，最终形成有价值的结论。这对于制定决策和采取有效行动至关重要，同时也是质量管理体系的重要支撑环节。

这本《Hadoop 大數據與挖掘實戰》真的是一本超实用的资源，尤其适合刚接触大数据的同学。书中不仅详细了**Hadoop**的基本原理，还通过一系列案例，让你从实践中学到大数据与挖掘的技巧。嗯，如果你像我一样喜欢边做边学，这本书一定不会让你失望。基础篇让你轻松入门，实战篇直接带你操作，理论也不难懂，简直是大数据入门必备良书。通过书中的**TipDM-HB 大数据挖掘建模平台**，你可以快速进行实践，真正理解理论知识。如果你想深入了解，书中的各类案例和链接也会给你更多灵感。

MATLAB数据分析与挖掘实战课程及代码资源包括详细的课件和配套代码，内容完整且易于理解。