数据挖掘课件

本课件涵盖数据挖掘常用工具、数据处理、挖掘建模、关联规则等内容，还提供多类实战项目分析，适用于数据挖掘课程学习者、从业者。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，在信息技术领域至关重要。谭征老师的这门课程深入浅出地介绍了数据挖掘的核心概念和技术，涵盖了时间序列分析和分类等关键主题。数据库在数据挖掘中扮演基础角色，提供数据的组织、检索、更新和删除功能。分类、聚类、关联规则学习和异常检测是数据挖掘的核心技术，支持决策制定。时间序列分析用于预测未来趋势和检测周期性模式。

附带数据挖掘英文课件 PPT，欢迎下载。

由教材《Data Mining Concepts and Techniques》编写而成的数据挖掘双语教案。

数据挖掘相关课程资料，适合大三学生学习。

网络数据挖掘的课件，挺实用的，了数据挖掘的一些基本概念和技巧，内容是全英文的，适合英语不差的同学。课程的内容从 1 到 10 都有，唯一的遗憾是少了个第 9 课。由阮树骅老师授课，风格清晰易懂。如果你正在学习数据挖掘，或者想深入了解这个领域，拿这份课件来参考是个不错的选择。 如果你还没有接触过数据挖掘，可以从基本的课件开始，掌握基础概念和常见的算法。数据预、分类、聚类这些内容可以算是数据挖掘的核心，你可以通过这份课件慢慢积累经验，逐步进入更复杂的算法应用。 提醒一下，内容全英文，会稍微有点挑战，不过对于想提高英语水平的同学，反而是个加分项哦。

提供吉林大学李雄飞老师的数据挖掘课件。该课件涵盖数据挖掘基础知识，供学习研究使用。

这份课件资源与《数据挖掘概念与技术》教材同步，涵盖课程的核心概念和技术。通过图文并茂的讲解、案例分析以及习题练习，帮助学习者深入理解数据挖掘的流程、方法和应用。

数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促