达内DMS项目数据挖掘系统的应用技术详解

数据挖掘与数仓项目涉及技术架构设计，包括数据分层与逻辑架构，详述开发流程。由于银行数据分散性高，项目建立基于客户个人的全景数据视图。

数据挖掘的套路配上统计学的严谨思维，嗯，挺香的组合。数据挖掘与统计学的结合，有点像前端遇上 TypeScript ——原本就能跑，加点结构更稳。这里的内容更偏应用型，海量数据这块讲得比较细，尤其是数据库适配问题，说得蛮实在。像你如果是刚接触这块，建议先看看统计学入门那篇，搭个底子会舒服不少。数据挖掘算法部分也有讲，配合着看效率高。哦对了，SAS 教程那篇也不错，拿来练手刚刚好。空间数据挖掘那个新视角的文章，思路蛮有意思，和常规讲法不太一样。还有个讲 MATLAB 的，也值得一看，代码风格清晰，用来跑模型还挺稳。如果你本身做开发，但想理解统计在业务、用户行为建模上的实际用法，这一系列文章都可以当

《数据挖掘概念与技术》，这是一本学习数据挖掘相当不错的教材。

空间数据的爆炸式增长，逼得不得不考虑怎么从里头挖出点有用的东西。像做前端你得看 UI 逻辑一样，搞空间数据的就得看数据背后的模式和关系。空间数据挖掘这玩意儿，挺像在地图上玩“找规律”的游戏，位置、距离、方向啥的，全是你要琢磨的点。空间关联规则是它的拿手好戏。比如一个区域有多便利店，那附近的住宅区也多——这就是一条规则。可以设定最小支持度和最小可信度来筛选，效率还挺高，用的算法像 Agrawal 那种，属于数据挖掘圈的老前辈技术了。另外还有空间特征规则，说白了就是总结一下某片区域的数据特征。比如平均收入、房价密度、绿地率，用数据立方这种方式，效率会高不少，结果还能直接可视化。不过也不是没有坑。数

注解项目工具挺实用的，能你在数据挖掘过程中清晰地记录各种信息。你可以为项目级别添加注解，用来追踪大方向的目标和决策。比如，当你有些数据被排除，或者在数据探索过程中形成了一些假设时，可以通过注解来做记录，直观。而文件夹或节点注解则可以你添加更多详细信息，让工作更有条理。是当项目比较复杂时，这些注解能让你快速找到关键内容，提高效率。

近年来，开源项目在计算机工程领域备受关注，越来越多的公司和个人开发者加入到贡献开源项目的行列。深入分析了基于数据挖掘的开源项目成熟度分析工具，探讨其在技术创新和社区贡献方面的重要作用。

达内培训笔记包含了完整的一周课程内容，涵盖了程序员需要掌握的基本要点。

日志文件的数据利器、Java 的实战场景，DMS 简单小型的数据挖掘这个项目就是这么一个挺接地气的案例。用Java搭建的客户端-服务器架构，配合文件和数据挖掘，逻辑清晰，代码也不复杂，挺适合上手试水。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值信息和知识的过程，结合统计学、人工智能和数据库技术，用于预测、分类和模式识别。本书深入探讨了数据挖掘的核心概念和实用工具，特别关注SPSS的Clementine，这是一款强大的数据挖掘平台，提供了多种方法如预处理、建模、评估和部署。从数据预处理到回归分析、聚类分析、关联规则、粗糙集理论、遗传算法、支持向量机以及复杂对象数据挖掘，本书涵盖了数据挖掘流程中的关键步骤和技术，帮助读者理解和应用数据挖掘技术。