数据资料

MATLAB环境中复制Yalmip数据资料的专栏内容正在进行中。

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

汇总了海量数据挖掘相关资源，内容丰富、实用性强。

这是一份精心整理的数据挖掘资料集，欢迎学校用户积极参与讨论和交流。

探索数据挖掘领域？这份资源涵盖基础概念和实践应用，PPT阐释核心知识点，习题及答案助您巩固学习成果。

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。

数据集介绍 竞赛规则 评价指标 数据探索和预处理 模型选择和训练 结果分析和可视化

包含 Agile Data Science 第一版中英文高清 PDF 和代码，以及第二版英文高清 PDF 和代码。

数据仓库建模概念 维度建模与事实建模 星型和雪花型模式 数据仓库设计工具 数据仓库建模最佳实践