数据挖掘：洞见商机

《知识发现和数据挖掘》是中国大陆知名学者史忠植的经典著作。本书详细讲解了知识发现和数据挖掘的核心理论与应用，深受数据科学领域研究者和实践者的欢迎。通过系统的方法论和丰富的案例，本书不仅探讨了数据处理的复杂技术，也深入分析了数据挖掘在商业决策、人工智能和大数据分析中的实际应用。

数据挖掘的整个流程，蛮像咱们做前端调试的思路——先抓数据、再、搞出个“能用”的东西。腾讯大讲堂第 59 期这场讲得挺通透，提到 Fayyad 他们 1996 年那篇经典论文，老资料但经得住推敲，多基础逻辑到现在都还用得上。 “从数据挖掘到知识发现”的套路，其实跟优化用户行为路径、提炼核心指标那些流程像。数据不是重点，能从中挖出规律、发现机会才是关键。这场讲座里就提到不少实践经验，听完你会有种“啊，原来我早在搞数据挖掘了”的感觉。 想继续往深了挖，可以看看这些相关资料：像是《数据挖掘与知识发现综述》这篇，讲理论但不晦涩；还有《数据挖掘中的知识类别总览》，分类挺清楚，适合做知识图谱前的准备。 哦对

数据商机挖掘：三维空间聚类演示 本演示展示了在三维空间中，如何利用欧氏距离进行数据聚类。 聚类方法： 基于质心的聚类算法 (K-Means) 数据点： A1、A2、B1 维度： x、y、z

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

数据挖掘与统计学的结合挺有意思的。这里的关键是将一些看起来复杂的技术—比如统计学、人工智能、数据库等—给封装起来，让不用掌握那些复杂的数学模型，也能轻松完成数据挖掘的任务。其实，数据挖掘不仅仅是统计，它还涵盖了更多的算法和技术。如果你对这方面有兴趣，肯定能从中找到不少有趣的应用场景。比如你可以运用数据挖掘算法来做一些预测，找出潜在的规律。嗯，确实，多数据挖掘算法都源自统计学，像 KDD 就是其中一个典型的例子。如果你想更深入了解数据挖掘，相关的文章也能你从不同角度看问题。

数据挖掘入门 本章深入浅出地探讨数据挖掘的核心概念，涵盖常用算法和方法，并回顾其发展历程，为读者构建坚实的基础。

数据挖掘原理 这是一本针对数据挖掘领域的入门书籍，英文版，适合初学者学习基础知识。书中包含详细的目录，方便读者查阅相关内容。