优秀的数据挖掘实例，助力深入理解数据挖掘技术

深入理解数据挖掘技术

数据挖掘是通过自动发现大数据中有用模式和知识的过程，涉及统计学、机器学习等多个领域，应用广泛于商业智能、科学研究和金融分析。数据挖掘的基本步骤包括数据准备、模型选择、训练、评估和部署。它与数据仓库密切相关，数据仓库为数据挖掘提供高质量数据基础。数据挖掘的应用包括市场分析、风险评估、医疗健康、智能制造和社交媒体分析。关键技术和工具包括分类算法、聚类算法和关联规则。

数据挖掘 10 2024-09-14

深入理解数据挖掘技术及其算法

本书详细介绍了数据挖掘原理，重点关注实用角度，深入解析数据仓库技术、数据立方体理论基础以及数据挖掘领域的经典算法。

数据挖掘 11 2024-08-22

深入理解数据挖掘的原理与实践

我们的老师推荐了一本关于数据挖掘的书籍，涵盖了从基础原理到实际应用技术的内容，非常适合学习和实践。

数据挖掘 11 2024-07-25

数据挖掘深入理解概念与技术

这本高清中文版PDF是数据挖掘领域的经典教材，提供了必备的工具与知识。

数据挖掘 17 2024-07-16

深入理解数据挖掘与数据分析

数据分析是通过适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结的过程，目的是提取有用信息支持决策。数据挖掘则通过算法从海量数据中发现隐藏的规律和知识，其目标在于挖掘数据中的重要价值。尽管二者有着明显的区别，但在现代信息技术中密切联系，共同推动着大数据时代的发展。

数据挖掘 11 2024-08-09

SPSS Clementine应用指南深入理解数据挖掘中的聚类分析

聚类分析是数据挖掘中常用的技术之一，其原理包括各种算法和方法，如层次聚类、基于密度的聚类以及基于模型的聚类等。详细介绍了SPSS Clementine在聚类分析中的应用实例。

数据挖掘 10 2024-07-13

深入挖掘数据数据挖掘技术详解

数据挖掘技术在当今技术发展中扮演着重要角色，尤其是在文本挖掘领域。随着信息量的爆炸性增长，数据挖掘技术成为从海量数据中提取有用信息的关键工具。将详细介绍数据挖掘的基本概念、技术原理以及在网络数据分析中的应用。

数据挖掘 14 2024-07-16

深入理解数据采集技术

本书将详细介绍数据采集的全过程及相关技术，涵盖爬虫基础、HTTP协议、Requests库的应用、Xpath解析器、MongoDB与MySQL数据库比较、多线程爬虫实现、Scrapy及其扩展Scrapy-redis的使用，以及使用docker和nomad管理部署的技巧。目标是帮助读者深入理解数据采集的实际应用。

MySQL 16 2024-08-10

优秀的数据挖掘读物

这些书籍提供了深入的数据挖掘知识和技能，适合不同水平的读者。它们涵盖了从基础概念到高级应用的内容，为学习者提供了全面的学习资源。

数据挖掘 11 2024-07-16