数据挖掘示例

实用网页数据挖掘基础代码原型，适用于初学者

在数据仓库与数据挖掘领域，星型结构的实例展示了Sales Fact Table中的time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold以及avg_sales等指标。时间维度包括time_key、day_of_the_week、month、quarter和year；地理位置维度则包括location_key、street、city、province_or_state和country；商品维度包括item_key、item_name、brand、type和supplier_type；最后，分支机构维度涵盖了branch_

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。

电信数据挖掘技术利用决策树模型分析3G用户的历史行为数据，建立流失预警模型，揭示用户流失特征并进行详细分析，预测用户的流失倾向。该模型依据客户历史行为变量如性别、年龄、在网时长、月均消费和通话行为等200多个变量来预测客户流失概率。数据挖掘模型的预测性能使得电信业能够更有效地管理客户关系和降低流失率。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

SQL Server 2005数据挖掘API技术的详细解析及其在实际应用中的案例展示。

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。