数据挖掘原则

数据挖掘

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘 20 2024-05-19

数据挖掘综述全面探索数据挖掘技术

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。

Oracle 16 2024-07-27

数据挖掘Coursera在线学习数据挖掘课程

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

数据挖掘 10 2024-09-25

数据挖掘与统计学数据挖掘算法

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 0 2025-06-11

数据分组的原则

数据分组的两大原则 数据分组是统计整理的核心，而统计整理又是为后续的分析和推断服务的。因此，数据分组必须以分析目标为导向，并遵循以下两个原则： 1. 完备性: 确保总体中的每个个体都能找到所属的组别，避免遗漏任何数据。 2. 互斥性: 保证每个个体只能归入一个组别，避免重复统计。 简而言之，数据分组需遵循“不重不漏”的原则，确保数据的完整性和准确性，为后续的统计分析奠定坚实基础。

统计分析 14 2024-05-27

数据挖掘原理

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。

数据挖掘 19 2024-04-30

数据挖掘解析

数据挖掘从海量数据中提取有价值信息，满足特定需求。2000年，数据挖掘市场规模约7.5亿美元，预计未来五年年增长率达32.4%，亚太地区为26.6%。专家预测，数据挖掘将在未来5-10年在中国形成新产业。

数据挖掘 17 2024-05-01

网络数据挖掘

Bing Liu 著

数据挖掘 11 2024-05-13

数据挖掘基础

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 14 2024-05-25