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。

数据挖掘这块的知识，多人都觉得挺深奥的，但其实它挺实用的，尤其是当你需要从大量数据中找出有价值的信息时，简直离不开它。‘浙大数据挖掘课件下载’就是一份不错的资源，了数据挖掘的核心概念和实用技巧。比如说，它会带你深入了解分类、聚类、关联规则等常用算法，还能教你如何用 Python 或 R 做数据。你知道数据挖掘不仅仅是搞模型，它还包括数据清洗、数据转化之类的基础工作，这些课程也有讲。课件里面，除了理论，还有一些实际的应用案例，比如市场篮子、客户细分等，真的是挺有用的，是对那些刚接触数据挖掘的小伙伴。，这是一份蛮全面的学习资料，适合各个阶段的学习者。

浙江大学的《数据挖掘教程》讲得还挺扎实的，适合想系统入门数据挖掘的朋友。从数据仓库、OLAP 讲到聚类和电商实战，内容跨度大，概念解释也比较通俗，PPT 也做得还行，适合一边啃一边查资料消化。尤其是像关联规则挖掘和分类预测这类知识点，用到了不少经典算法，像Apriori和K-means，有些地方还能直接迁移到工作中用。 数据仓库的架构和OLAP 的多维部分我觉得讲得蛮清楚的，适合搞 BI 系统或者报表的同学，概念和用法都覆盖到了，切片/切块/钻取那些操作如果你平时做数据会经常碰到。 数据预那块也别跳过，像数据清洗、归一化这种操作，前期不做，后面挖掘效果也不会好，别问我怎么知道的（心酸史）。聚类

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。