数据挖掘实验课程资料分享

如果你对数据挖掘、商业智能（BI）等领域感兴趣，这份课程资料挺适合你。它从基础的商业智能到数据挖掘的核心技术，涵盖了多实用的知识。比如，讲到了如何通过OLAP和数据仓库技术，企业数据，进而辅助决策。而数据挖掘则教你如何从海量数据中提取出有用的信息，发现隐藏的规律。资料中还提到了一些实际的应用场景，比如客户购买行为预测、市场趋势等，不管你是初学者还是有一定基础，都能从中受益。课程中涉及的SQL Server平台和回归也实用，了解了这些，你就能更好地驾驭数据。总体来说，资料内容详细，涵盖面广，如果你对数据和挖掘有兴趣，这份资料会给你一个不错的入门与提升的机会。你可以通过实际案例来更好地理解概念，逐

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JBI030 数据挖掘课程相关资料

西电的 09 级数据挖掘上机实验资料，真的是个宝藏。内容覆盖了好几个常见算法，比如Apriori、线性回归、决策树还有聚类，每一部分都有源码和报告，挺全的。对你想深入了解这些算法怎么跑、怎么调、怎么用，蛮有。 单连接凝聚的那部分，属于层次聚类里比较容易上手的一种。代码逻辑也不复杂，就是不断把最近的俩“点”凑一块，像你在酒局上看见俩老同学非得坐一起那种，挺形象的。用它来做聚类，适合初学者理解思路。 Apriori 算法这块，我觉得是亮点之一。它的原理说白了就是：常出现的组合，得靠常出现的子组合撑起来。实验里你会写生成频繁项集的逻辑，跑一跑关联规则，了解超市是怎么发现“啤酒+尿布”的组合的，嗯，还

探索数据挖掘领域中模式发现的奥秘，汇集丰富的学习资源，助力深入理解和实践。涵盖核心概念、算法原理、应用案例等，帮助构建扎实的知识体系。

数据仓库与数据挖掘课程实验知识点解析 一、数据仓库基础知识 1.1 数据仓库的概念 数据仓库是一种用于存储和管理大量历史数据的系统，主要用于支持业务决策过程。它通过收集、整理和组织来自不同源系统（如事务处理系统）的数据，为用户提供一致的、集成的数据视图。 1.2 数据仓库的特点- 面向主题：数据仓库围绕特定业务主题组织数据，而不是像传统数据库那样按照应用程序需求组织。- 集成性：数据仓库中的数据来源于多个异构数据源，需要进行清洗和转换，以确保数据的一致性和完整性。- 非易失性：一旦数据进入数据仓库，一般不再修改或删除，仅进行定期更新。- 随时间变化：数据仓库记录历史数据的变化，支持趋势分析。

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