数据挖掘资源整理与汇编.pdf

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等多个领域的技术。在这个PDF资源合集中，我们可以深入探讨数据预处理的重要性，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据减少。此外，还涵盖监督学习、无监督学习和半监督学习方法，如决策树、聚类和关联规则学习。深度学习模型如神经网络、卷积神经网络和循环神经网络在数据挖掘中的应用也将被详细探讨。开源工具和库如R语言的caret和tidyverse，Python的pandas、numpy、scikit-learn，以及专有软件如SAS、SPSS和Tableau也将被介绍。数据可视化工具如matplotlib、seaborn和gg

数据挖掘讲义中包含了解锁文档的密码和详细内容。

为您提供数据挖掘概念与技术第三版答案，希望有所帮助。

数据挖掘的核心内容，整理得还挺系统的，适合你在项目之余刷一刷概念。内容覆盖从数据预、OLAP、到关联规则挖掘这些常见但容易搞混的模块，讲得还算清晰，适合刚入坑数据的前端或数据相关岗位的同学快速理顺思路。

数据挖掘 quiz 的答案内容挺实用的，尤其适合刚入门或者准备面试的你。混淆矩阵、ROC 曲线这些关键词，在模型评估这块经常遇到。像 False Negative 和 False Positive 的区别，多人其实刚开始都容易搞混。作者讲得还蛮清楚，配合例子能让你更快上手。ROC 曲线的部分也比较全，从基础的概念到 AUC 的理解都讲到了，甚至还提了 Weka 和 Matlab 两个常用工具。如果你是图形党，可以顺着链接看几个绘图教程，效果直观。另外一些题比如 ETL、聚类 vs 分类这些也是常考点，内容不难但容易忽略。比如 ETL 不是工具，多人会误会。再比如聚类是没标签的、分类才是有监督的

此资源集中讨论数据挖掘领域的论文，为研究人员和学术工作者提供参考。

数据挖掘初探0.9版@2000，适合对此感兴趣的朋友们进行学习和研究。

数据挖掘项目的方案整理合集，实用性还挺强的，尤其适合做 BI 系统、AI 的朋友们。太普软件的数据挖掘方案整理得比较全面，涉及场景还蛮多的，从电力到金融、从教育到医疗，案例丰富，看着也接地气。像供电局那种异常用电系统，或者高校里的大气质量监测平台，思路都清晰，拿来参考做行业挺方便。TipDM 数据挖掘产品覆盖了整个建模流程，还开放接口和多种算法，企业、个人、教学都能用，版本也分得细。如果你在做数据中台或者预测模型，可以借鉴它们的产品思路。他们还搞了在线建模平台，B/S 架构，直接浏览器用就行，不用安装什么东西，挺适合懒人或者入门用户。费用也不是高，搞测试或者小项目试水也可以上。另外咨询和培训这

数据仓库与数据挖掘的复习资料，内容挺系统，讲得也够细，适合准备考试或者复盘知识点用。像OLAP、关联规则这些概念，不只是提了名词，还讲了原理和应用场景，看完基本就有数了。嗯，而且它把星型结构、雪花型结构的优缺点都列出来了，比较少见，挺实用的。 数据仓库的设计原则讲得蛮清楚，什么面向主题、集成、稳定性这些，一开始就点到重点。还有Inmon的定义，解释得挺直白，不拐弯抹角。对比操作型数据库的方式也挺直观的，能帮你更快上手项目。 OLAP那块讲了粒度的概念，简单说就是数据细不细，细的话你能得更精，但数据也多。比如你要用户一天点了几次菜单，就得粒度细；但你只是看月活，粗点反而更快。理解这个后，建表就不