数据挖掘入门实践

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

优化数据挖掘实践以提升结果质量和效率。

数据挖掘实践指南 这份指南提供了数据挖掘实验室中一系列实验，涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等常见任务。每个实验都包含详细步骤和代码示例，帮助您快速掌握数据挖掘技术。 实验列表 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法 分类：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机 聚类：K-Means算法、层次聚类 获取代码与数据 实验所需代码和数据集可通过实验室平台获取。

用例1参数：- 路径文件序列- 类的位置（-1为最后一个）- 路径文件开发- 将创建cls的路径输出：具有最佳选择的cls 用例2参数：- 路径cls（分类器）- 路径文件测试- 输出文件路径输出：带类的文件

掌握数据挖掘算法是成为数据分析专家的关键。这篇文章系统讲解了十大经典算法，助你轻松理解数据挖掘的基本原理。

数据挖掘作为信息时代的利器，在各行各业的应用日益普及，深刻影响着数据分析和处理方式。

功能齐全的 Java 开源工具 Weka，真挺适合搞数据挖掘的朋友。图形界面比较友好，分类、聚类、回归啥的都有。想上手试试挖掘算法，用它就对了！尤其对初学者和研究人员，挺有的。支持从 ARFF、数据库甚至网页导入数据，方式也灵活，像拖拉积木一样搭流程。就算你平时不怎么写代码，用它也能跑出不错的结果。

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。

利用天池二手车数据，通过 Pandas_filing 生成数据报告。为便于查看报告，请在 Jupyter Notebook 中打开。