多层数据挖掘

Web 蕴藏着大量数据，为数据挖掘提供了丰富的素材。Web 使用率挖掘可分析用户行为，优化 Web 应用程序。多层数据挖掘是一种新的方法，利用应用程序的多个层，提供了更大的灵活性。本研究介绍了多层数据挖掘的原则和应用，为数据跟踪提供了指导。

Linkis在上层应用程序和底层引擎之间构建了一层计算中间件，通过Linkis提供的REST/WebSocket/JDBC等标准接口，上层应用可以便捷地连接访问MySQL/Spark/Hive/Presto/Flink等底层引擎，同时实现变量、脚本、函数和资源文件等用户资源的跨应用互通。Linkis通过REST标准接口提供了数据源管理和对应元数据查询服务，作为计算中间件，Linkis强调连通、复用、编排、扩展和治理管控能力。自2019年开源发布以来，Linkis已累积了700多家企业和1000+沙盒试验用户，涉及金融、电信、制造和互联网多个行业，成为大数据平台底层计算存储引擎的统一入口和任务治

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

包含道路、建筑、河流、土地利用等多个shp格式的北京地理数据，适用于arcgis平台的空间分析和制图等实验。

数据挖掘原理 这是一本针对数据挖掘领域的入门书籍，英文版，适合初学者学习基础知识。书中包含详细的目录，方便读者查阅相关内容。

数据挖掘从海量数据中提取有价值信息，满足特定需求。2000年，数据挖掘市场规模约7.5亿美元，预计未来五年年增长率达32.4%，亚太地区为26.6%。专家预测，数据挖掘将在未来5-10年在中国形成新产业。

Bing Liu 著