数据挖掘资料集

全英文的课件和几篇经典英文论文，挺适合想深入了解数据挖掘的朋友。内容覆盖了基本理论、常见算法还有一些实际应用，尤其适合用来配合课堂或自学时查漏补缺。资料是打包成数据挖掘.rar，拿来就能用，省心不少。 除了课件本身，还有几个扩展阅读资源也挺不错：一个是关于 GFS 的中英文对照论文，方便理解大型分布式文件系统的设计思路；另一个是施一公写英文论文的六条建议，写作这块你要是正卡壳，可以看看这个。 整体感觉，这套资源对刚接触数据挖掘的人比较友好，阅读难度不高，但内容又不至于太浅。如果你最近刚上相关课程，或者准备写点东西、搞点项目，值得下来看一眼。

数据挖掘是一门综合性的数据分析技术，它从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，通过算法和模型去提取有用信息，预测趋势和行为，以辅助决策制定的过程。随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在商业领域的应用变得日益广泛，特别是在个性化服务、电子商务、社交网络、移动互联网等场景中发挥着越来越重要的作用。在商业应用中，常用的数据挖掘算法包括关联算法、分类算法、聚类算法以及RFM模型等。关联算法的作用是发现数据之间的关系，它通过将相关的商品或服务摆放在一起，以期望提高整体的销售量。在电商领域，关联算法可以应用于商品推荐，通过分析顾客的购物篮数据来发现商品之间的关联规则，从而促进销售。分类算法的主要

这份资料涵盖了数据挖掘的核心概念和实用方法，是深入学习数据挖掘技术的优质资源。

数据挖掘课件为学习者提供了必要的理论与实践指导。

汇总了海量数据挖掘相关资源，内容丰富、实用性强。

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R语言数据挖掘精选案例

数据挖掘的干货资料，挺适合前端、后端甚至产品一起参考的那种。不光有清晰的流程，像数据清理、聚类这种关键步骤也都有讲，逻辑挺顺的，看完能帮你快速把大数据相关的知识串起来。里面还贴了不少算法和实际应用的链接，尤其是关联规则那部分，实战性还挺强的。如果你平时做可视化、智能推荐啥的，拿这些资料做入门或者补全知识盲区都挺合适的。

如果你对数据挖掘、商业智能（BI）等领域感兴趣，这份课程资料挺适合你。它从基础的商业智能到数据挖掘的核心技术，涵盖了多实用的知识。比如，讲到了如何通过OLAP和数据仓库技术，企业数据，进而辅助决策。而数据挖掘则教你如何从海量数据中提取出有用的信息，发现隐藏的规律。资料中还提到了一些实际的应用场景，比如客户购买行为预测、市场趋势等，不管你是初学者还是有一定基础，都能从中受益。课程中涉及的SQL Server平台和回归也实用，了解了这些，你就能更好地驾驭数据。总体来说，资料内容详细，涵盖面广，如果你对数据和挖掘有兴趣，这份资料会给你一个不错的入门与提升的机会。你可以通过实际案例来更好地理解概念，逐