数据仓库与数据挖掘在信息技术领域扮演重要角色,尤其在大数据时代。韩稼炜教授的讲义详细介绍了数据仓库作为企业级决策支持系统的核心,以及数据挖掘在发现数据价值模式方面的应用。讲义强调了数据预处理、分类算法、聚类算法、关联规则学习和时间序列分析的重要性,涵盖了多个实际应用案例和数据挖掘工具的使用。通过学习这些内容,读者可以深入理解如何利用数据仓库进行数据挖掘,实现商业智能和市场分析的优势。
数据仓库与数据挖掘-韩稼炜讲义改写
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黑白配的韩家炜《数据挖掘:概念与技术》,内容真是蛮硬核的,入门、进阶一网打尽。书里把数据挖掘的流程掰开揉碎讲了个透,从数据清洗、建模,到如何用统计方法挖有用信息,几乎全覆盖。
讲数据仓库的结构也挺细,像OLAP那部分,啥是MOLAP、ROLAP,也都讲明白了。嗯,如果你之前搞过一点数据库开发,这部分会看得比较顺手,能立马套到项目上。
另外,里面那段预的内容,我觉得还蛮实用的。你知道数据乱七八糟时,怎么缺失值、怎么规范化,全都有现成方法。而且还贴心提了降维、压缩的方案,性能优化这块做得也挺周到。
说白了,这书就是帮你把挖掘流程串起来,不会只是讲个模型就完事,属于那种“讲原理不忘带工具”的风格。对
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