挖掘模型

基于贷款数据的分类模型案例 数据: | 姓名 | 年龄 | 收入 | 贷款结果 || -------- | -------- | ------ | -------- || Jones | 年轻 | 低 | 风险 || Bill | 年轻 | 低 | 风险 || Rick Field | 中年 | 低 | 风险 || Caroline Fox | 中年 | 高 | 安全 || Susan Lake | 老年 | 低 | 安全 || Claire Phips | 老年

作为清华大学出版社出版的经典教材，本书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念、常用模型以及经典算法，适合不同阶段的数据挖掘学习者阅读。

微软的，其实就是Microsoft.AnalysisServices.DataMiningHtmlViewers.dll这个文件，说白了，就是用来在.NET 应用里展示 Data Mining 模型结构的视图控件，像决策树、聚类图那种。界面显示蛮直观的，操作也不复杂，拖进项目就能用，响应也快。对于搞 BI 或者数据可视化的前端来说，还是挺方便的。它不依赖太多别的组件，你只要装好 SQL Server 和 Visual Studio，大部分情况下都能跑起来。如果你之前搞过SSAS，应该会比较熟，整合起来也顺手。我用它主要是展示数据挖掘模型的决策逻辑，比如客户分类、购买预测那类，直接用Decisi

概念：探索和分析数据，发现隐藏模式和关系。 模型：描述和预测数据行为的数学或统计框架。 方法：获取和准备数据的过程，以及应用挖掘算法。 算法：用于发现数据中模式和关系的数学过程。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的一门技术，结合了多个学科的知识，如统计学、机器学习等。了解这些方法和模型对于挖掘数据背后的规律重要。SPSS是一个常用的统计工具，适合进行数据预、探索性以及建模预测，使用起来也比较简单，尤其对初学者友好。聚类是一种无监督学习方法，目标是将数据分成不同的组，常用的算法有 K-means 和 DBSCAN 等。它通常用于市场细分、客户等场景。分类则是监督学习的代表，通过已知的标签预测未知数据。常见的算法有决策树、随机森林和支持向量机（SVM），这些算法各有特点，适用于不同的数据集。遗传算法模拟生物进化的过程，能够优化特征选择和模型参数，它在复杂问题的优化中挺有

使用R语言进行数据分析和数据挖掘。

利用数学模型全面解析股票历史数据，包括交易数据、股价波动、收益和市场状况等，从大量股票中发现上涨规律，精准预测潜在待涨股票。

本书全面解析数据挖掘概念，阐述各类模型，介绍实用方法和先进算法。

SQLServer2008 的数据挖掘模型验证功能，操作起来还挺顺手的。它整个挖掘流程分成五个部分，一步就是验证模型。用定型集和测试集来分数据，是比较常用也挺靠谱的方式。你可以简单理解为，大部分数据拿来训练，剩下那一小部分就专门用来验证模型到底靠不靠谱。嗯，这种做法可以避免模型过拟合，提升实际效果。

这是数据挖掘领域的经典作品，涵盖了定义、模型和技术等关键内容。