数据整理

淘宝类目的整理文件里，收录了一批一级类目的 cid 数据，看起来是从平台结构导出来的。虽然有不少字符乱码或者异常，比如Ů、ѿ、装混在一起的情况，但对你要做 电商类目映射 或者是 后台类目结构匹配 的时候，这种资源真的挺有参考价值的。 嗯，文件里的内容比较原始，没有那种结构化的 JSON 或 CSV 格式，看着会有点乱。但如果你熟悉 数据清洗 的流程，用 Python 或者 Node.js 脚本下，其实还是能用得上的，是拿来做类目 ID 归一化的时候。 还有一个点值得说，就是它后面附带了不少 类目 SQL 文件的下载链接，这些链接大多数是历史版本的淘宝类目导出，比如 2019 年、2020 年的

这是对b站王卓老师的数据结构课程进行的详细整理，笔记内容包括ppt图片和教材概念，文本部分可以灵活修改，达到了80%的修改率。此外，还参考了《大话数据结构》中的一些表达。

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本科刚毕业，为面试做准备的同学，可以参考以下内容。

数据挖掘 quiz 的答案内容挺实用的，尤其适合刚入门或者准备面试的你。混淆矩阵、ROC 曲线这些关键词，在模型评估这块经常遇到。像 False Negative 和 False Positive 的区别，多人其实刚开始都容易搞混。作者讲得还蛮清楚，配合例子能让你更快上手。ROC 曲线的部分也比较全，从基础的概念到 AUC 的理解都讲到了，甚至还提了 Weka 和 Matlab 两个常用工具。如果你是图形党，可以顺着链接看几个绘图教程，效果直观。另外一些题比如 ETL、聚类 vs 分类这些也是常考点，内容不难但容易忽略。比如 ETL 不是工具，多人会误会。再比如聚类是没标签的、分类才是有监督的

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数据挖掘项目的方案整理合集，实用性还挺强的，尤其适合做 BI 系统、AI 的朋友们。太普软件的数据挖掘方案整理得比较全面，涉及场景还蛮多的，从电力到金融、从教育到医疗，案例丰富，看着也接地气。像供电局那种异常用电系统，或者高校里的大气质量监测平台，思路都清晰，拿来参考做行业挺方便。TipDM 数据挖掘产品覆盖了整个建模流程，还开放接口和多种算法，企业、个人、教学都能用，版本也分得细。如果你在做数据中台或者预测模型，可以借鉴它们的产品思路。他们还搞了在线建模平台，B/S 架构，直接浏览器用就行，不用安装什么东西，挺适合懒人或者入门用户。费用也不是高，搞测试或者小项目试水也可以上。另外咨询和培训这

全国城市分级的数据太多太杂？想找一份比较全、比较权威的名单，强烈推荐你看看这份 2020 年全国城市几线城市划分名单，覆盖范围广，整理得也挺细。包括了一线、新一线、二线、三线……从北上广深到新兴城市，基本都能找到。配合其他数据表格用，效率翻倍。