数据挖掘考试攻略

数据挖掘考试的知识点总结整理得挺全，适合复习刷重点。每个概念都讲得比较清楚，像Apriori算法、OLAP 操作这些常考内容都没落下，实用性还挺强的。整体结构清晰，适合临考前快速过一遍。要说亮点，像量化规则的分类解释得蛮接地气，读起来不会太枯燥。 知识点的整理比较贴近实际应用，比如信用卡欺诈检测用到了逻辑回归、随机森林这类常见模型，适合有点机器学习基础的人看。t-权和d-权这些概念也有讲，配合例子理解更快。像考试常考的分类步骤和数据规范化也都在里面，覆盖挺全面。 文中也提到了SQL Server Analysis Services，这个工具在实际项目里还挺常用的，支持多维和数据挖掘，拿来做企业

国科大2016年的数据挖掘考试试卷包含多种题型和复杂的数据分析问题。

OCP认证考试的准备包括模拟题库和实战演练，帮助考生顺利通过。

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

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数据挖掘与统计学的结合挺有意思的。这里的关键是将一些看起来复杂的技术—比如统计学、人工智能、数据库等—给封装起来，让不用掌握那些复杂的数学模型，也能轻松完成数据挖掘的任务。其实，数据挖掘不仅仅是统计，它还涵盖了更多的算法和技术。如果你对这方面有兴趣，肯定能从中找到不少有趣的应用场景。比如你可以运用数据挖掘算法来做一些预测，找出潜在的规律。嗯，确实，多数据挖掘算法都源自统计学，像 KDD 就是其中一个典型的例子。如果你想更深入了解数据挖掘，相关的文章也能你从不同角度看问题。

数据挖掘原理 这是一本针对数据挖掘领域的入门书籍，英文版，适合初学者学习基础知识。书中包含详细的目录，方便读者查阅相关内容。