数据挖掘 PPT 课件

数据挖掘基础 10 章 ppt 课件的资料还挺全，适合刚接触这块的朋友入门。每一章内容都分得比较细，从最早的数据预到后面的建模和模型评估，讲得蛮系统的。像分类、聚类这些热门算法，也都有例子配合，不枯燥。 配套的几份 PDF 也比较实用，《数据挖掘基本概念与技术（韩家伟）》那份算是理论框架的核心，常见的模型像决策树、支持向量机都有讲，适合搭配 PPT 一起看，理解更完整。 另外还有两份工具教程，一份讲SAS，一份讲Clementine。SAS 这套东西偏企业场景，功能强大但上手稍微有点门槛；Clementine 图形界面比较友好，初学者用起来轻松，像拖拽式建模、自动调参这些都挺贴心的。 你要是想

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。

机械工业出版，由 JiaWei Han 撰写，本课件撷取了书中的核心知识，内容丰富详尽。

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。

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。

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的知识。在这个“数据挖掘课件（ETL工具）”中，我们重点关注的是数据预处理的重要环节——ETL（Extract, Transform, Load），以及在数据挖掘中扮演关键角色的朱建秋教授的相关研究。 ETL是数据仓库系统的核心组成部分，它负责将分散、异构的数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换，然后加载到目标数据库或数据仓库中。这个过程对于确保数据分析的质量和准确性至关重要。 1. **抽取（Extract）**：这一阶段是从各种数据源（如关系型数据库、文本文件、Excel表格等）中获取数据。抽取过程中需

王灿老师的这份数据挖掘分析PPT深入浅出，解析透彻，非常值得学习和参考。现将这份宝贵的资料分享给大家，希望对大家有所帮助！

黑白分明的页面配色，配上结构清晰的内容分类，看着就舒服。Web 数据挖掘这套培训 PPT，讲得挺系统的，像是内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘这几个方向都有覆盖，讲得不深但够用，适合快速扫一遍知识点。 挖掘用户访问模式、做个性化服务这些，在真实项目里还蛮常见的。比如推荐系统、用户路径，基本都能对上号。里面也提到了超链接挖掘和多媒体挖掘，虽然篇幅不多，但启发思路还是可以的。 嗯，内容讲得比较简练，不是那种重理论的风格，适合你边看边查相关资料深入。比如你看到PrefixSpan算法部分，可以顺手看看这篇PrefixSpan：GSP 序列模式挖掘算法，理解会更清晰。 还有像频繁模式挖掘算法、图挖掘这些点，