数据挖掘教学资料

数据挖掘的教学资料，PPT、视频、文档都有，整理得还挺全。要说用处，给初学者讲概念、讲算法，或者自己备课、做分享，都是现成的。PPT 排版也清楚，概念和例子配得比较合理，不是那种一页密密麻麻全是公式的类型。哦，还有视频资源也不错，节奏不快，适合边看边敲。 视频讲完一个知识点，PPT 就能跟着过一遍，理解起来更轻松。像Apriori、决策树、KMeans这些经典算法，在里面都能找到比较系统的。搭配练手数据集用，学习效果更。 资源页面有点老，不过链接能打开，下载速度也还行。建议你提前下好，免得临时用的时候翻车。如果你在准备数据挖掘方面的分享，或者刚好想补下这块的基础知识，这套资料还蛮省心的。

南京大学数据挖掘课件，得挺清晰，内容适合有一定基础的同学。阮锦绣小姐姐授课，风格挺生动的，理论结合实际案例，起来不枯燥。课程内容涵盖了数据挖掘的基本概念和一些主流的算法，适合想深入了解数据挖掘的开发者。是其中关于分类、聚类、关联规则的部分，讲得相当到位。如果你平时对数据、机器学习有兴趣，可以去看看，挺有的。

数据挖掘是一门综合性的数据分析技术，它从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，通过算法和模型去提取有用信息，预测趋势和行为，以辅助决策制定的过程。随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在商业领域的应用变得日益广泛，特别是在个性化服务、电子商务、社交网络、移动互联网等场景中发挥着越来越重要的作用。在商业应用中，常用的数据挖掘算法包括关联算法、分类算法、聚类算法以及RFM模型等。关联算法的作用是发现数据之间的关系，它通过将相关的商品或服务摆放在一起，以期望提高整体的销售量。在电商领域，关联算法可以应用于商品推荐，通过分析顾客的购物篮数据来发现商品之间的关联规则，从而促进销售。分类算法的主要

教学用的CollegePlans.mdb数据库，挺适合初学者拿来练手数据挖掘的东西。结构清晰，字段分类也比较合理，拿来做数据建模、分类都还不错。你要是做机器学习入门，或者想用 SQL 练习下建模流程，用它就挺方便。 学生信息的表结构配得挺全，从个人背景到成绩表现，字段分布蛮有意思的。可以直接导入到 Access 或 Python 环境里跑模型，效率也不差。适合配合一些算法课程，比如 KNN 或决策树，边看边调代码。 说到分类建模，你可以搭配这篇文章看看：数据挖掘分类模型构建，讲得还算清楚，适合配套实操。还有这篇 数据模型与算法：探索数据挖掘的奥秘，理论部分多一些，但也挺有。 如果你是刚接触数据

介绍数据挖掘的基本概念、过程以及使用的方法和技术，同时探讨从数据中挖掘出的不同知识类型及其表达方式。

嘿，今天给你推荐的这个代码资源挺实用的，适合需要数据和挖掘的朋友。数据挖掘在高校教学中的应用真的是蛮有前景的哦。通过数据挖掘，可以你学生的学习成绩、优化课程设置，还能根据学生的兴趣和需求推荐个性化的学习资源。就拿关联规则挖掘算法来说，它能发现数据项之间的联系，比方说购物时常一起买的东西，类似地，学生选课的规律也能被挖掘出来，让教学更智能化。嗯，这个工具不仅能大大提升教育决策的效率，而且操作起来也不复杂，适合想要提升教学质量的教育工作者。想要了解更多？看看这篇文章，不会让你失望的！

这份资料涵盖了数据挖掘的核心概念和实用方法，是深入学习数据挖掘技术的优质资源。

汇总了海量数据挖掘相关资源，内容丰富、实用性强。

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。