数据挖掘(Data Mining)是一个多学科交叉研究领域,它融合了数据仓库技术(Database)技术,人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、统计学(Statistics)、知识工程(Knowledge Engineering)、面向对象方法(Object-Oriented)、信息检索(Information Retrieval)、高性能计算(High-Performance Computing)以及数据可视化(Data Visualization)等最新技术的研究成果。经过十几年的研究,产生了许多新概念和新方法,特别是近几年,一些基本概念和方法趋于清晰,它的研究正向着更深入的方向发展。
数据挖掘与程序技术
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数据挖掘的概念与技术深入浅出,循序渐进,全面且透彻地介绍了数据挖掘的理论、技术和应用,内容丰富翔实,深入浅出,条理清晰,是数据挖掘领域不可多得的参考书。
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《数据挖掘概念与技术》这本书挺适合对数据挖掘感兴趣的人,是想从基础到进阶全面学习的。它深入浅出地了数据挖掘的各个核心概念和技术,内容涵盖了数据预、聚类、分类预测、关联规则等,还搭配了丰富的实际应用场景,挺实用的。书中不仅适合初学者入门,也适合那些想要提升技术的专业人士。尤其是如果你在做数据、机器学习等项目,书中的方法和技巧都蛮有参考价值的。,是一本不可多得的好书。你如果打算做数据挖掘或者数据,这本书可以作为你的必备参考。
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如果你想深入了解数据挖掘,尤其是如何从海量数据中提取有价值的信息,那么这本《数据挖掘-概念与技术》绝对不容错过。它从数据挖掘的基本概念谈起,涵盖了数据清洗、关联、分类预测等多个实用领域。书中不仅对各种数据模型进行了详细,还通过丰富的例子和技术细节你理解这些理论如何在现实中应用。想了解如何关系数据库、数据仓库,甚至如何用 OLAP 技术挖掘数据?这本书都会给你具体的方案。而且,它的内容也能让你了解各种数据挖掘方法的实际操作,适合想快速掌握数据挖掘核心技术的开发者。,不管你是初学者还是有一定经验的开发者,这本书都会是你数据挖掘之路上的好帮手!
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数据挖掘的技术和应用算是我最近挺推荐的一份资料,内容讲得还蛮系统的。开头就直接讲清楚了数据挖掘到底干啥的——简单说,就是从一堆数据里扒出有用的信息,帮你少走弯路、做决策更靠谱。
模式识别、统计这些词听着挺吓人,其实你理解成:用各种办法把看不出来的规律给找出来。比如银行用来识别信用卡诈骗、或者电信公司查通话记录找可疑行为,都靠它。
还有一部分讲了蛮多行业应用的例子,像是精准营销、客户细分这些。你要是搞 CRM 系统或者电商平台,这些案例可以给你不少灵感。
有意思的是它还讲了几个常见流程模型,比如SPSS 的 5A 模型和SAS 的 SEMMA,看起来有点像项目流程图那味,但其实还挺实用,适合新手
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数据挖掘技术已成为信息处理中不可或缺的一部分。
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数据挖掘是一门研究如何从大量数据中自动发现有用知识的学科。随着信息技术的进步,数据挖掘已成为数据分析领域的重要工具之一。技术的发展和应用领域的拓展,企业和社会积累了大量的数据资源,通过对这些数据进行深度挖掘,可以帮助企业发现隐藏在其内部的信息,为决策支持提供依据。数据挖掘不仅涉及传统的统计学方法,还包含了机器学习、人工智能等多种技术手段。传统的关系型数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用,如SQL Server、Oracle等,都是数据挖掘的主要应用场景。数据挖掘的功能包括概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。在实际应用中,挖掘出来的模式需根据具体需求
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深入探索数据宝藏
数据挖掘如同探险,从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识。它涵盖了多种技术和方法,用于发现数据中的模式、趋势和关联规则。
核心概念:
数据预处理: 清洗、整合、转换数据,为后续分析奠定基础。
数据挖掘任务: 分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等,每种任务都有其独特的目标和方法。
算法选择: 决策树、神经网络、支持向量机等,不同的算法适用于不同的任务和数据集。
模型评估: 评估模型的准确性、效率和泛化能力,确保其可靠性和实用性。
应用领域:
数据挖掘在各个领域都发挥着重要作用,例如:
商业智能: 洞察客户行为、优化营销策略、预测市场趋势。
金融风控: 识别欺诈交易、评估信用
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《数据挖掘:概念与技术》(英文第二版)由 Morgan Kaufmann 和 Elsevier 于 2006 年出版,是数据挖掘领域一本备受推崇的著作。该版本为英文原版,并附带书签,方便读者阅读和学习。
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