浙大数据挖掘教程

数据挖掘课程的实战代码资源，挺适合刚接触这块的同学啃一啃。文件名看着有点硬核：[浙大-数据挖掘].1-109.csf，但其实内容比较扎实，基本都是配套实验或者讲义里的例子，拿来练手挺香。 浙大的数据挖掘课程一向比较系统，这个 .csf 文件其实就是他们课件里的原始代码数据。适合配合视频或者 PPT 一起学，跟着一步步跑代码，理解那些 分类算法、聚类方法 会更快。 用的时候记得换下路径，像 data/input.csf 这类路径，要改成你本地的绝对路径，不然容易报错。格式也是定制的，用 浙大那套 CSF 格式，你要是用 Python 读，可以先转成 .csv 或 .txt。 你要是想搭个前端页面

深度挖掘大数据，解析海量数据集，英文版本。

根据不同数据库分类，包括关系数据库、事务数据库、流式数据等，以及多种知识类型的分析和方法集成，涵盖面向数据库的挖掘、数据仓库、OLAP、机器学习等技术，应用于金融、电信、欺诈分析等领域。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

[浙大-数据挖掘].1-106.csf [浙大-数据挖掘].1-106.csf

深入浅出解析大数据与数据挖掘，了解数据分析领域前沿技术。

数据挖掘系统的分类涵盖了一般功能、描述性数据挖掘和预测性数据挖掘等不同视角。根据挖掘的数据库类型、知识类型、技术使用和应用等多个维度进行分类。

联机分析挖掘的体系结构包括数据仓库、元数据、多维数据库、OLAM引擎、OLAP引擎和用户图形界面。API用于数据方体、数据库和数据清理、集成。Layer3为OLAP/OLAM，Layer2为多维数据库，Layer1为数据存储，Layer4为用户界面。数据过滤与集成、约束数据挖掘以及挖掘结果均包含在内。

哈工大优质数据挖掘课件，助你学习探索数据世界。