数据挖掘的应用实例

在数据挖掘实践中，我们需要计算不同记录之间以及记录与簇之间的距离。例如，给定两条记录p和q，分别包含属性性别、籍贯和年龄。对于簇C1和C2，我们计算记录p和q与这些簇之间的距离。

数据挖掘的技术和工具，挺适合想从数据里挖点“真东西”的开发者。数据库嘛，用来存和查数据确实稳，但要是想预测趋势、行为，还得靠数据挖掘。像用户购买习惯、推荐系统，都是靠它搞出来的。嗯，别觉得复杂，其实有现成的工具，拿来改改就能用，挺方便的。系统里数据一多，看着头都大。用数据挖掘算法可以从中发现那些你肉眼看不到的规则，比如哪两件商品总是一起买，或者某类用户更点什么广告。推荐你看看这篇 《数据挖掘知识发现算法》，例子也讲得还不错。知识发现其实也是数据挖掘的一部分，像是从杂乱的信息里找出结构和意义。比如用户留言，找出热门话题、情绪倾向这种。这篇 《探索知识宝藏》讲得比较轻松，有兴趣可以顺便扫一眼。还有

黑色简洁风格的资源目录，内容挺全，从数据仓库到数据挖掘实例，一条龙全搞定。数据挖掘的比较系统，尤其是第 3 部分，讲得蛮透，像聚类、分类、关联规则这些基本的技术全都涵盖。你要是刚入门或者想找点参考代码，这部分值得多看看。第 4 部分也挺有意思，说的是电信领域的数据挖掘应用，案例还算接地气，比如用户流失预测、资费套餐推荐，实战场景不少。嗯，用来写项目 demo 或者毕业设计都挺合适。后面还有工具，像是Weka、RapidMiner这种开箱即用的工具，也提到了怎么操作、适合什么数据类型，讲得比较实用。对了，如果你对OLAP还不太熟，可以顺手看看这个相关文章《数据仓库、OLAP 和数据挖掘技术指南》

什么是关联挖掘？ 关联规则挖掘是一种通过分析交易数据、关系数据或其他信息源，发现项目集合或对象集合之间频繁模式、关联关系、相关性或因果结构的技术。应用领域包括购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、loss-leader分析、聚集、分类等。 实例规则格式为：“Body ® Head [support, confidence]”，例如： buys(x, “diapers”) ® buys(x, “beers”) [0.5%, 60%]，意指购买尿布与啤酒的关联规则。此外，还有类似“major(x, “CS”) ^ takes(x, “DB”) ® grade(x, “A”) [1%, 75%]”的规

电视在美国的年销售总额日期t产品t国家t和t电视t录像机t电脑1季度t2季度t3季度t4季度美国t加拿大t墨西哥和

数据挖掘的商业案例真的是越看越香。结合统计、AI 还有 IT 那一套，说实话，用好了，能让决策像开挂一样准。像是搞电子商务的，用户点击、浏览，网站优化、个性推荐，一套组合拳打下来，转化率嗖嗖地往上涨。里面讲到的监督学习、无监督学习也都有举例，比如随机森林、K-means啥的，讲得还挺透的。你要是做数据的，或者打算往商业智能那边靠，这资源值得一看，内容实在，干货不少。

出色的数据挖掘案例，有助于更好地理解数据挖掘技术。希望这对你们有所帮助。

星型雪花模型实例： 事实表：- 销售事实表（Sales Fact Table）：time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold、avg_sales- 发货事实表（Shipping Fact Table）：time_key、item_key、shipper_key、from_location、to_location、dollars_cost、units_shipped 维度表：- 时间维度（time）：time_key、day_of_the_week、month、quarter、year- 位置维度（locati

数据挖掘是数据分析中广泛使用的技术，用于提取和分析大数据集。