数据挖掘教学目标概述

数据挖掘课件为学习者提供了必要的理论与实践指导。

数据挖掘提取有意义的信息、模式和趋势，应用广泛。该技术涉及各种技术，包括机器学习、统计建模和数据可视化。数据挖掘用于各个领域，例如欺诈检测、客户细分和医疗诊断。

这本书详细介绍了数据挖掘的各种技术，是数据科学领域中最经典的英文书籍之一。

《数据挖掘概念与技术》的中文版是一本经典教材，首次出版于2000年。它详尽地介绍了数据挖掘的基本概念和技术应用。

目标客户的年龄集中在 18-40 岁，追求时尚、喜欢用彩信表达情感。这类用户其实对内容质量挺挑剔的，单调的贺卡图已经满足不了他们了。彩信精品盒就是冲着这个需求来的，里面的内容全是精挑细选，不光有节日祝福，还有月历、铃声、屏保这些小玩意儿，搭配得还挺用心。 彩信精品盒的最大亮点是内容精准推送。背后用了数据挖掘技术，会根据用户的彩信偏好来推荐内容，不是那种广撒网、瞎群发。比如喜欢浪漫风格的，节日推送的率就是花卉加温馨文字；如果偏动漫的，内容就会跳脱多。 订阅机制也灵活，1 元包月，试用三天，不满意随时退。每月 5-8 条的推送频率也比较刚好，不会烦。你可以通过短信、WAP或者互联网三种方式定制，操

数据仓库：数据存储和管理 特征提取：从数据中提取有意义特征 模糊集、粗糙集：处理不确定和模糊数据 Fourier变换、小波变换：数据变换和分析 决策树：分类和回归模型 关联规则：发现数据中的关联关系 kNN：分类和回归算法 聚类分析：数据分组 朴素贝叶斯：分类模型 EM算法：处理缺失值和估计参数 神经网络：复杂非线性模型 遗传算法：解决优化问题 支持向量机：分类和回归模型 隐马尔可夫模型：处理顺序数据 提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习：算法改进和优化 学习机性能评估：模型评估和改进

介绍数据挖掘技术的基本原理及其在处理PPty文件方面的应用。数据挖掘技术通过分析大数据集，发现隐藏在其中的模式和关联，为信息处理和决策提供支持。PPty文件是一种常见的数据格式，数据挖掘技术能够有效地从中提取有用信息，帮助用户理解和利用数据。

综述了图数据挖掘的研究现状。 介绍了AGM、FSG和gSpan算法及其主要思想。 分析了算法复杂性并预测了未来发展方向。

DBMiner是一款优秀的数据挖掘工具，适用于WinNT 4.0及以上版本，并要求安装Service Pack 4.0或以上。在安装DBMiner之前，请确保安装了以下软件包：1. Excel 2000；2. MS OLAP Service客户端。如有任何问题，请联系DBMiner Technology Inc.：Web: thttp://www.dbminer.com，Email: tsupport@dbminer.com，Tel: (604) 291-5371，Fax: (604) 291-3045。