crisp-dm挖掘过程的中文版优化

CRISP-DM 的挖掘流程结构清晰、上手快，在链接挖掘这种场景下用起来还蛮顺的。你只要熟一点数据预和建模思路，再配上像 MATLAB 这类能搞互信息计算的工具，关联关系就不那么头疼了。嗯，尤其是搞那种共引数据的，异常链路检测也能跑出点意思来。链接挖掘的目标其实挺直白：就是找出网络中那些“存在但你没注意到”的链接。用 CRISP-DM 这个流程来搞，你能把问题切得比较细，比如数据理解和建模阶段能结合互信息来做。像mutual information这类指标，用起来蛮方便，还挺直观。要用互信息？可以看看几个实用资源。比如MATLAB 实现的互信息计算，适合你手上是离散变量的；再比如图像互信息配准

数据挖掘里的 CRISP-DM 流程标准，挺适合做项目流程梳理的。你要是经常跑模型、做特征，用上 PMML 标准会方便不少，模型在不同平台之间切换，基本不用重写代码。像SOAP这种协议，虽然老，但对接一些老系统还挺常见的。嗯，还有OLE DB for Data Mining，做数据库互操作性的时候蛮有用的，尤其是搞 SAS 或 IBM 数据源的朋友，应该知道它有多省事。

CRISP-DM视图为数据挖掘项目生命周期提供了一个结构化框架，涵盖了从业务理解到部署和监控的六个阶段。

SPSS数据挖掘流程手册使用CRISP-DM（交叉行业流程数据挖掘）作为数据挖掘流程框架，详细介绍了数据挖掘的各个步骤，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。它为使用SPSS软件进行数据挖掘提供了分步指南。

CRISP-DM是业界公认的数据科学最佳流程。其优势在于独立于软件和技术，易于应用于各种场景。CRISP-DM最初由欧盟委员会资助开发，汇集了领先的数据科学供应商、终端用户和研究人员的智慧。

数据挖掘是从海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技术。这本电子书为初学者提供深入理解数据挖掘的资源，同时也适合专业人士参考。数据预处理是数据挖掘流程的初始阶段，包括数据清洗、数据集成和数据转换，确保后续分析有效性和准确性。特征选择通过过滤、包裹和嵌入方法降低复杂性，提高模型泛化能力。分类、聚类、关联规则学习和序列模式发现是主要方法，涵盖了市场细分、推荐系统等应用场景。书中还包括异常检测、回归分析及模型评估工具如交叉验证和ROC曲线，帮助读者理解数据挖掘技术和应用实践。

意大利学者 Giudici 写的《实用数据挖掘》中文版扫描版，内容蛮全的，适合入门又想看实际案例的你。讲得不枯燥，配合多实操流程，比如怎么做数据准备、怎么选数据、怎么找规律。还有分类、聚类、关联规则这种常用技术，书里都有例子。更妙的是，文末还聊到大数据背景下怎么搞分布式挖掘，提到了 Hadoop 和 Spark，思路也挺清晰。要是你在做推荐系统、风控或社交网络建模，这份资源真的值得翻翻。

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