Python数据挖掘案例解析

凝聚了十多位数据挖掘领域资深专家和科研人员，以及超过十年的行业经验，本书以电力、航空、医疗、互联网、生产制造和公共服务等领域的真实案例为主线，以深入浅出的方式讲解Python数据挖掘建模过程，极具实战性。 全书共15章，分为基础篇和实战篇两部分。基础篇阐述数据挖掘的基本原理，实战篇则以一个个真实案例为切入点，通过对案例的深入剖析，帮助读者在实践中积累项目经验，并快速掌握数据挖掘的理论知识。 本书鼓励读者充分利用随书提供的案例建模数据和相关工具进行上机实验，以加深对相关知识和理论的理解。

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。

《SAS编程与数据挖掘商业案例》是一本深入探讨SAS编程技术和数据挖掘应用的专著，作者为姚志勇。书中系统介绍了SAS的基础知识，如数据步、过程步的使用、变量的定义、数据处理技巧等，适合初学者和有经验的用户。通过实际商业案例，读者可以学习数据清洗、建模和模型评估等内容，提升分析能力。压缩包内包含PDF版和相关资源链接，便于进一步学习与应用。

大数据挖掘的过程其实挺有意思的，尤其是在实际应用中，多步骤都可以通过 Python 来高效实现。比如，数据采集这一块，你可以使用Scrapy来爬取网页，或者用Pandas做数据预，清洗掉无用信息。接下来，数据存储就比较讲究了，HDFS能让你海量数据，而MongoDB则适合存储非结构化数据。，进入数据的阶段，NumPy和Scikit-learn能帮你做多数学和机器学习方面的操作，甚至可以根据数据建立预测模型。数据可视化也挺重要的，Matplotlib和Seaborn是不错的工具，它们能把复杂的结果展示得既直观又美观。如果你想深入了解这些步骤，还可以通过 Jupyter Notebook 来实践，

姚志勇的《SAS编程与数据挖掘商业案例》提供了丰富的代码示例，涵盖了数据输入、处理以及SQL查询等多个方面。书中介绍了如何利用SAS进行数据分析和挖掘，包括宏定义的使用和数据格式的设定。同时，还展示了如何通过不同的数据视图和库来管理数据。该书的实用性强，适合想要深入学习SAS应用的读者。

R语言数据挖掘精选案例

数据挖掘的日常里，Python真的是个挺得力的工具。上手快、库多、文档全，关键还不啰嗦，写起来特顺手。Pandas表格数据又快又清爽，Scikit-Learn直接带你跑模型，调参数也方便，适合原型阶段用来快速验证思路。你如果是刚进门或者正琢磨做点挖掘类项目，不妨从 Python 搞起，效率真挺高的。

KDD 的理论和应用案例组合，真的算是我见过比较全面的资源了。数据挖掘的前世今生，怎么来的、发展咋样、啥时候火的，全讲得挺清楚。最早 1989 年 AAAI 大会提到 KDD，1995 年还搞了个国际会议，算是比较正式地立住了这个方向。数据挖掘是从 AI 研究项目转型过来的，贴近商业应用。嗯，如果你搞 AI 又对落地感兴趣，这部分内容还挺有意思。里面讲的基于数据库的知识发现，就是咱们平时说的 KDD 核心。还有哦，资源里顺带列了不少参考文章。比如数据挖掘算法的、课程课件的，还有个老 KDD Cup 数据集。像http://www.cpud.net/down/111759.html这种，点进去就

数据挖掘从海量数据中提取有价值信息，满足特定需求。2000年，数据挖掘市场规模约7.5亿美元，预计未来五年年增长率达32.4%，亚太地区为26.6%。专家预测，数据挖掘将在未来5-10年在中国形成新产业。