Oracle数据挖掘入门教程

林源洪编写的《数据挖掘技术》一书以深入浅出的方式讲解数据挖掘技术，非常适合初学者阅读。

黑白分明的章节排版，加上逻辑清晰的内容结构，《数据挖掘入门》这份资料看着就挺舒服的，读起来也顺畅。嗯，如果你刚开始接触数据挖掘，这本真的是个不错的起点。 数据的预讲得比较细，什么缺失值、异常值都有提到，关键是讲得不绕口，举了不少贴近实际的例子。比如怎么有噪声的数据，挺实用的。 OLAP、数据仓库和挖掘算法之间的关系，解释得还蛮清楚。尤其是讲到OLAP 结果怎么反过来喂给挖掘模型用，这一段写得挺有启发的，你读完估计就有点思路了。 技术部分也不算枯燥，像决策树、K-means、Apriori这些算法，作者都捋了一遍。没直接扔代码，但给的思路够你自己写出基本版的了，蛮适合动手型选手。 资料还顺带讲了

数据挖掘的入门书里，朱杨勇的《数据挖掘教程》算是比较有代表性的，内容讲得不深但挺全，尤其适合刚接触这块的朋友。你要是刚上手想了解基本概念、流程啥的，这本就挺合适。 书里的方式比较直白，没有绕太多圈子。比如对关联规则、分类算法这些概念，都配了简单例子，像“超市买啤酒也买尿布”这种，挺贴近实际的。 内容上偏向初学者，没什么代码实现，但逻辑梳理还不错。你要是已经有点数据基础，想进阶，可以配合一些Python 的 pandas或者sklearn练练手。 另外我找了几篇相关资料，像这份数据挖掘教材，更系统一点；还有这份研究生用的教材，内容更硬核，适合想打基础的你。 建议你先快速过一遍朱杨勇这本，掌握个结

数据挖掘是从大数据中提取有用信息的一项技术，简而言之，就是从杂乱的海量数据中找到有价值的规律和模式。对于企业来说，这项技术能他们做出更明智的决策。比如，通过顾客购买行为，能制定更精准的营销策略；在医疗领域，医生也能通过数据预测疾病的发生。要做到这些，数据挖掘依赖的是高效的算法和准确的数据方法。数据仓库、OLAP 等技术是基础，数据清理、集成和变换是数据挖掘的关键步骤。在实际应用中，数据挖掘不仅仅局限于商业，还包括金融、医疗等多个行业，各个领域的决策者发现潜在价值。如果你了解如何通过数据挖掘从数据中发现价值，这篇资源能给你带来大。

Weka 的可视化工作台，功能还蛮全的，适合刚入门数据挖掘的朋友。Explorer 界面能直接拖数据进去，不用写代码就能跑模型，像分类、聚类都能试一圈。你要是懒得动手调参，Experimenter 还能帮你自动比较不同算法，挺省心的。比如你想试下决策树，选个C4.5算法点两下就跑完，结果清晰明了。想挖掘数据之间的关系？K-means聚类点点鼠标就搞定，响应也快。预那块也挺实用，像RemoveUseless可以直接丢掉没啥用的字段，NominalToBinary还能帮你名义变量，后面跑模型的时候更稳。要是你搞不懂 SVM 怎么调参，或者不知道哪个模型更准，直接用Experimenter跑个批量测

数据挖掘和数据仓库是信息技术领域中的重要组成部分，尤其对于初学者来说，理解并掌握这两个概念是进入数据分析世界的必经之路。本教程提供一个全面的入门指南，帮助初学者建立起坚实的基础。 数据挖掘（Data Mining）是通过应用算法和技术从大量数据中发现有价值信息的过程。它涉及到统计学、机器学习、人工智能等多个学科，目标是揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关联。 在本教程中，你可以学习到如何使用不同的数据挖掘方法，如分类规则、关联规则和聚类规则。分类规则通过对已有数据进行分析，创建模型来预测未知数据的类别。例如，第9章和第9章（续）可能会讲解决策树、贝叶斯分类、支持向量机等常见分类方法，这些方法在预

如果你对数据感兴趣，R 语言绝对是一个不错的选择！它的图形功能强大，像条形图、柱状图、线性图等都可以轻松搞定。而且，R 是免费的，跨平台，支持 Windows、Linux、MacOS 和 UNIX，可以随时安装使用。对于初学者来说，R 的向量操作简单易懂，比如使用c()函数来创建一个向量，或者用seq()生成一个特定的数字序列。向量的计算也直接，支持加法、减法、乘法等各种运算。如果你需要更复杂的，可以通过 R 语言的标准包或领域专用包来实现。如果你还没接触过 R 语言，不妨尝试一下，10 天的时间，你可以快速掌握基础操作，完成一些数据挖掘任务。而且，你可以通过使用集成开发环境RStudio，让

这是一份Oracle的入门教程，以PPT格式呈现，涵盖了Oracle的常用语法和基础知识。适合想要快速了解Oracle的初学者。

数据挖掘算是最近几年比较热门的技术了，如果你想快速入门，《数据挖掘经典入门教程》真挺适合你的。它从最基础的概念讲起，像数据预、分类、聚类这些常见的步骤，讲得都挺清楚。比如在数据预这部分，不仅告诉你数据清洗的重要性，还通过案例实际操作。这种干货内容，对初学者友好。再比如分类章节，像决策树、支持向量机这些算法，解释得浅显易懂，还配了常用评估指标，比如准确率、召回率，方便你学了就能用。哦，对了，它还有实战演练环节，能手把手教你从数据到模型的全流程。挺有趣的，如果你手头有 Python，书里还了scikit-learn库的使用，随手就能上手练。