数据挖掘案例集

这是一份精心整理的数据挖掘资料集，欢迎学校用户积极参与讨论和交流。

本书深入剖析基于 Python 的数据挖掘案例，提供从理论到实践的全面指导。书中涵盖经典案例分析与代码实现，帮助读者掌握数据挖掘核心技术，无论Python基础如何，都能从中获益。

案例推理是一个具有上下文信息的知识段落，强调推理机在实现目标过程中的关键作用。这些经验可以帮助理解数据挖掘算法的应用场景和效果。

案例推理是一段带有上下文信息的知识，表达了在达到目标过程中推理机关键作用的经验。

生物数据挖掘的技术资源，推荐你一定得看《生物数据挖掘》这篇文章。讲得挺透的，从聚类、分类算法到深度学习，都结合了具体的生物学场景，像基因表达、蛋白质交互这些，真的贴地气。聚类部分比较实用，像用来基因表达数据，还能识别疾病相关的基因群，这类方法在项目里经常用到。顺带一提，这里有个时间序列的聚类算法源码实现，结合着用效果更好。支持向量机（SVM）也讲得不错，不只是讲理论，还贴了多实战链接，像SVM 应用详解、Matlab 实战，如果你搞预测建模的，可以顺便看下。还有一点值得说，文中对神经网络的应用也提到了，像CNN做 DNA 序列识别，RNN基因表达时间序列，还有GAN模拟实验数据，都是蛮有意思的

通过精选案例，深入浅出地讲解数据挖掘的核心概念和实用技巧，帮助你快速掌握数据挖掘技术，并将其应用于实际项目中。

数据挖掘课件的资源还挺全的，适合刚入门或想打牢基础的同学。压缩包里不只是理论，还有 PPT、代码、算法啥的，结构也清晰，照着顺序学基本没啥障碍。你要是想快速上手，比如跑个 K-means 聚类、玩玩决策树，这里面就有现成的例子。 数据挖掘的核心算法讲得比较细，分类、聚类、关联规则都有涉及。像Apriori算法和DBSCAN这些，平时项目里也能用得上。不太懂算法原理也没关系，PPT 那部分讲得挺图文并茂的，蛮直观。 数据预部分讲的也比较实在，什么数据清洗、转换、规约都有提，还配了流程图，适合你做项目前理一理思路。顺手整理下数据，后面的建模才能顺。 要说亮点，就是那几个代码示例和数据集，基本能直接

数据仓库为Web数据挖掘的初学者提供了宝贵的实战案例，有助于理解和应用相关技术。

该数据集用于支持《SQL Server 2008 数据挖掘基础与应用》教材中的案例讲解与实践练习。