LPS-Miner

我们提出了一种名为 LPS-Miner 的高效数据挖掘算法，用于挖掘事务数据库中的频繁模式。LPS-Miner 算法基于模式增长原理，并采用了...

掌握 SAS 数据挖掘的利器 本指南深入解析 SAS Enterprise Miner 模块，为您揭示数据挖掘的奥秘。无需软件安装，通过电子教程即可学习： 数据探索与准备：学习如何导入、清洗和转换数据，为建模打下坚实基础。 模型构建与评估：探索各种数据挖掘算法，如决策树、神经网络等，并学习评估模型性能的方法。 模型部署与应用：掌握将模型应用于实际业务场景的技巧，实现数据驱动决策。 通过本指南，您将全面掌握 Enterprise Miner 的操作，开启您的数据挖掘之旅。

利用SAS 8.2 Enterprise Miner的数据挖掘功能探索数据模式并构建预测模型。

Ferda是一款易于使用的数据挖掘工具，基于Internet通信引擎构建的模块化分布式多平台框架。它在关联规则处理方面表现出色。

图形化操作界面的 SAS Enterprise Miner 5.2，用起来真的是蛮顺手的。它不光支持拖拽节点建模，连数据清洗、建模、评估这些常规活儿都安排得明明白白，流程清晰。你不用写一行代码也能搭好整个项目，省心不少。 强大算法支持的 SAS 工具箱，用的是决策树、聚类、神经网络这些老朋友，选择挺多，适合不同场景。尤其是对模型评估那块，工具也还蛮丰富的，调试和优化挺方便。 项目流程图的工作区设计得挺清楚，菜单栏、工具栏、属性面板分工明确。你只要熟悉几个主要节点：数据源节点、建模节点、评估节点，操作起来真的不难。 实操的时候记得几个点：数据一致性别掉链子，节点连接别搞错，系统资源别跑满，基本就

Insightful Miner是一款备受推崇的数据挖掘工具，其在数据分析领域扮演重要角色。该工具以其深度洞察力和高效的数据处理能力而闻名。除了技术演示外，Insightful Miner还展示了在商业应用中的实际案例，尤其在金融和生命科学领域的广泛应用。另一方面，S-PLUS提供了强大的统计分析功能，满足了学术和商业需求，包括风险管理和决策支持。这些工具的成功案例，如美国银行和德国商业银行的应用实例，突显了它们在提升数据驱动业务效率和优化决策过程中的关键作用。

想用数据挖掘为电信业务打个强心针吗？试试DB2 Intelligent Miner for DATA吧！它能你从海量数据中挖掘出潜藏的模式、趋势和关联，对业务拓展有用。比如在电信领域，通过预测客户流失、优化营销策略等，直接提升收入和用户满意度。而且它的功能挺强大的，像数据预、特征选择、模型构建等都能搞定。你可以通过聚类把客户分群，定制个性化服务，还能预测哪些客户有流失风险，提前采取挽留措施。使用起来也蛮简单，结果能通过可视化展示，连非技术人员也能轻松看懂哦！

HPFP-Miner是一种创新的并行频繁项集挖掘算法，针对数据挖掘中的重要基础问题进行了深入研究。该算法由陈晓云和何艳珊提出，通过优化数据扫描过程，显著提升了效率。

想了解如何通过数据挖掘提高航空公司客户价值？《Rapid Miner 数据与挖掘实战》第 20 章挺适合你，重点了如何用数据挖掘技术评估客户价值、制定营销策略。这一章的核心是客户细分，嗯，K 均值聚类、层次聚类这些方法你把客户分群，找出那些值得关注的 VIP 客户。客户生命周期价值（CLV）也有提到，怎么计算客户未来的贡献，哪些因素最关键，文章都给你讲得清清楚楚。你还可以学习如何做数据预，像是清理缺失数据、异常值等，做到真正的“数据无死角”。Rapid Miner工具的使用也是重点，它的可视化和建模组件挺直观的，适合各种水平的开发者。想提升自己在数据方面的能力？这一章绝对是个不错的入门！

为了提高频繁项集的挖掘效率，提出了MAXFP-Miner，这是基于FP-Tree的最大频繁项集挖掘算法。首先建立FP-Tree，然后在此基础上构建MAXFP-Tree，其中包含所有最大频繁项集，大幅缩小了搜索空间并显著提高了算法的效率。算法分析和实验表明，MAXFP-Miner特别适用于挖掘稠密型和长频繁项集的数据集。