有指导数据挖掘模型的构建

基于贷款数据的分类模型案例 数据: | 姓名 | 年龄 | 收入 | 贷款结果 || -------- | -------- | ------ | -------- || Jones | 年轻 | 低 | 风险 || Bill | 年轻 | 低 | 风险 || Rick Field | 中年 | 低 | 风险 || Caroline Fox | 中年 | 高 | 安全 || Susan Lake | 老年 | 低 | 安全 || Claire Phips | 老年

精准数据，驱动模型：如何选择合适的建模数据？ 数据挖掘的成功取决于高质量的数据。从原始数据中选择合适的子集作为建模数据，直接影响模型的准确性、效率和可解释性。 数据选择的核心目标: 剔除噪声和冗余: 去除与目标无关或重复的信息，提高模型效率，避免过拟合。 聚焦关键特征: 提取对目标变量影响显著的特征，增强模型的预测能力和可解释性。 平衡数据分布: 确保数据集中不同类别或值的样本比例合理，避免模型偏见，提高泛化能力。 SPSS Clementine 提供了丰富的节点和功能，支持多种数据选择方法，例如: 样本抽样: 根据特定比例或条件，从海量数据中抽取代表性样本，提高建模效率。 特征选

分类作为数据挖掘中的核心技术之一，通过学习已有数据集构建具备预测能力的模型。其最终目标是准确预测未知样本所属类别。例如，在垃圾邮件识别中，模型可根据邮件标题和内容判断其是否为垃圾邮件；在医疗诊断领域，模型可依据核磁共振结果对肿瘤性质进行良恶性判断。此外，分类模型还广泛应用于天文观测、金融交易风险评估、新闻信息分类等领域，展现出强大的泛化能力。

本实验利用 SQL Server 2008 开发环境，引导学习者掌握以下技能： 创建 Analysis Services 数据库: 学习如何在 SQL Server 2008 环境下创建新的 Analysis Services 数据库，为后续数据挖掘任务奠定基础。 配置数据源与数据源视图: 学习如何为 Analysis Services 数据库添加数据源和数据源视图，并进行必要的配置，确保数据能够被正确地提取和使用。 构建数据挖掘模型: 学习如何创建用于目标邮寄方案的数据挖掘模型结构，并了解如何向该结构中添加具体的模型，例如决策树、神经网络等。 通过实际操作，学习者将掌握使用

数据挖掘实验的操作流程梳理得清楚，尤其是基于Microsoft SQL Server 2000搭配Analysis Services来搞数据仓库的那部分，挺适合入门练手的。 数据仓库的搭建过程一开始就从系统数据源讲起，怎么配置ODBC、怎么建DSN，一步步来，讲得蛮细。你不用担心看不懂，照着做基本都能跑起来。 后面用Analysis Manager建立数据库和数据源的部分也还不错，重点是数据源的属性设置，别选错表，不然多维集建不起来。对了，多维集那块用的是FoodMart案例，经典老牌，比较好理解。 实验目标也挺实际：让你弄清楚数据库和数据仓库的区别，熟悉整个构建流程。像是从建表、建源到拉出维

数据挖掘算是最近几年比较热门的技术了，如果你想快速入门，《数据挖掘经典入门教程》真挺适合你的。它从最基础的概念讲起，像数据预、分类、聚类这些常见的步骤，讲得都挺清楚。比如在数据预这部分，不仅告诉你数据清洗的重要性，还通过案例实际操作。这种干货内容，对初学者友好。再比如分类章节，像决策树、支持向量机这些算法，解释得浅显易懂，还配了常用评估指标，比如准确率、召回率，方便你学了就能用。哦，对了，它还有实战演练环节，能手把手教你从数据到模型的全流程。挺有趣的，如果你手头有 Python，书里还了scikit-learn库的使用，随手就能上手练。

数据挖掘驱动的量化交易系统构建 本项目致力于利用数据挖掘技术构建一个可行的量化交易系统。通过深入挖掘金融市场数据，识别潜在的交易机会，并制定相应的交易策略，以期获得稳定的投资回报。

数据挖掘，如同一位技艺精湛的演奏家，以数据为乐谱，模型为乐器，算法为演奏技巧，奏响洞察未知的华美乐章。 数据，是这场演奏的基石，海量而复杂的信息蕴藏着待挖掘的宝藏。 模型，是理解数据的框架，将抽象的概念具象化，为数据赋予意义。 算法，是挖掘数据的工具，如同指挥家般引导着模型，在数据海洋中探索规律与模式。 三者相互交织，共同构成了数据挖掘的奇妙世界，为我们揭示数据背后的奥秘，引领我们走向数据驱动的未来。

作为清华大学出版社出版的经典教材，本书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念、常用模型以及经典算法，适合不同阶段的数据挖掘学习者阅读。