李雄飞数据挖掘课件

李雄飞老师的《数据仓库与数据挖掘》课件，讲得还挺接地气的，内容不光有原理，还有不少实战思路。像星型模型、OLAP 切片、K-means 聚类这些常用概念，讲得比较系统，适合刚入门的同学慢慢啃。课件里的数据仓库结构设计部分，我觉得挺有参考价值。是讲怎么构建维度表和事实表那块，图解清晰，思路也清楚。就算你之前只写过前端页面，看完也能知道数据团队在干嘛。数据挖掘算法这块也讲了不少，像决策树、支持向量机，每种算法后面都有案例，比如电商推荐、金融欺诈检测这类，讲得还挺接地气。你要是想了解算法怎么用在业务上，这部分内容还蛮适合翻一翻。我比较喜欢他对数据清洗的——少有老师能把缺失值、异常值讲得这么直白，甚至

本课件涵盖数据挖掘常用工具、数据处理、挖掘建模、关联规则等内容，还提供多类实战项目分析，适用于数据挖掘课程学习者、从业者。

机械工业出版，由 JiaWei Han 撰写，本课件撷取了书中的核心知识，内容丰富详尽。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，在信息技术领域至关重要。谭征老师的这门课程深入浅出地介绍了数据挖掘的核心概念和技术，涵盖了时间序列分析和分类等关键主题。数据库在数据挖掘中扮演基础角色，提供数据的组织、检索、更新和删除功能。分类、聚类、关联规则学习和异常检测是数据挖掘的核心技术，支持决策制定。时间序列分析用于预测未来趋势和检测周期性模式。

附带数据挖掘英文课件 PPT，欢迎下载。

由教材《Data Mining Concepts and Techniques》编写而成的数据挖掘双语教案。

数据挖掘相关课程资料，适合大三学生学习。

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的知识。在这个“数据挖掘课件（ETL工具）”中，我们重点关注的是数据预处理的重要环节——ETL（Extract, Transform, Load），以及在数据挖掘中扮演关键角色的朱建秋教授的相关研究。 ETL是数据仓库系统的核心组成部分，它负责将分散、异构的数据从源系统抽取出来，经过清洗、转换，然后加载到目标数据库或数据仓库中。这个过程对于确保数据分析的质量和准确性至关重要。 1. **抽取（Extract）**：这一阶段是从各种数据源（如关系型数据库、文本文件、Excel表格等）中获取数据。抽取过程中需

网络数据挖掘的课件，挺实用的，了数据挖掘的一些基本概念和技巧，内容是全英文的，适合英语不差的同学。课程的内容从 1 到 10 都有，唯一的遗憾是少了个第 9 课。由阮树骅老师授课，风格清晰易懂。如果你正在学习数据挖掘，或者想深入了解这个领域，拿这份课件来参考是个不错的选择。 如果你还没有接触过数据挖掘，可以从基本的课件开始，掌握基础概念和常见的算法。数据预、分类、聚类这些内容可以算是数据挖掘的核心，你可以通过这份课件慢慢积累经验，逐步进入更复杂的算法应用。 提醒一下，内容全英文，会稍微有点挑战，不过对于想提高英语水平的同学，反而是个加分项哦。