数据挖掘基础

数据挖掘入门 本章深入浅出地探讨数据挖掘的核心概念，涵盖常用算法和方法，并回顾其发展历程，为读者构建坚实的基础。

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。

数据挖掘是一项综合计算机科学、统计学和机器学习的技术，从大数据中提取出有价值的信息。介绍了数据预处理的重要性，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等关键步骤。此外，详细讨论了数据挖掘中的分类、聚类和关联规则学习等核心任务，以及特征选择和监督/无监督学习策略。最后，提及了集成学习、评估与验证方法以及常用的数据挖掘工具和技术。《数据挖掘导论》适合初学者，为他们提供理论与实践并重的学习体验。

本教程涵盖数据挖掘基本概念，包括描述性和预言性挖掘，以及常用算法。

数据挖掘基础教程涵盖了数据挖掘导论、数据预处理、定性归纳、分类与预测、关联挖掘、聚类分析以及复杂数据挖掘等内容。

如果你对数据挖掘有点兴趣，又想深入了解它的基本原理和应用，那这本书绝对是个不错的选择。书里从数据挖掘的背景到技术细节，通俗易懂，能帮你轻松搞懂什么是数据挖掘，如何从海量数据中提取有价值的信息。它了数据挖掘的基本概念，比如数据清洗、模式挖掘等，深入到挖掘算法和应用实例。是它提到的数据预和模型评估部分，适合你实际开发时参考。看完后，你不仅能理解数据如何转化成有用的知识，还能学会如何大规模数据，甚至能在项目中实际应用。比如你做电商时，能通过聚类、分类算法挖掘用户行为数据，提升精准推荐。，挺适合从零开始，想快速上手数据挖掘的人。

网络数据挖掘的课件，挺实用的，了数据挖掘的一些基本概念和技巧，内容是全英文的，适合英语不差的同学。课程的内容从 1 到 10 都有，唯一的遗憾是少了个第 9 课。由阮树骅老师授课，风格清晰易懂。如果你正在学习数据挖掘，或者想深入了解这个领域，拿这份课件来参考是个不错的选择。 如果你还没有接触过数据挖掘，可以从基本的课件开始，掌握基础概念和常见的算法。数据预、分类、聚类这些内容可以算是数据挖掘的核心，你可以通过这份课件慢慢积累经验，逐步进入更复杂的算法应用。 提醒一下，内容全英文，会稍微有点挑战，不过对于想提高英语水平的同学，反而是个加分项哦。

数据挖掘的基础知识整理得比较全的一份资料，讲得还挺细的，从动机讲到技术实现，像怎么做关联规则、分类预测这些都有讲到，属于那种你翻一遍就知道哪块薄弱、哪块能补的类型。 数据挖掘概述部分说得蛮实在，什么是数据挖掘、为啥重要、挖掘啥数据，写得挺接地气。像关系数据库、事务数据、甚至多媒体数据怎么挖，它都提了，适合新手起步时对整体概念有个框架。 接下来的OLAP 技术章节，重点放在数据仓库设计和多维模型，像星型、雪花模型这类老朋友，还有 ROLAP、MOLAP 的区别，写得清清楚楚。如果你做 BI 项目多，这一块会用得上。 再往后是数据预，比如怎么清洗缺失值、噪声数据，还有归约、集成这些，这些步骤做不对

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了统计学、计算机科学和机器学习等领域的技术。在本“数据挖掘课件”中，我们将深入理解数据挖掘的核心概念、方法和工具。数据挖掘的主要目标是发现隐藏在大量数据中的模式、关联和规律，这些发现可以用于预测、分类、聚类和异常检测等多种任务。 数据挖掘的任务分为两类：描述性挖掘和预测性挖掘。描述性挖掘聚焦于总结和解释数据的主要特征，而预测性挖掘则致力于对未来趋势或事件进行预测。 在流程上，数据挖掘首先涉及数据预处理，这包括数据清洗、去除异常值和空缺值，数据转换，以及数据规范化，以便数据更适合分析。接下来，我们将学习常见的数据挖掘方法： 关联规则学习：用于

数据挖掘是一门交叉学科，涵盖统计学、数据库管理和人工智能，从海量数据中提取模式、关联、趋势、异常和结构，以预测和解释数据行为。技术进步推动了数据挖掘在信息化社会中的关键作用，尽管自动化程度有限，但已成为各行业决策支持的重要工具。预测、描述、关联分析、序列模式挖掘、分类、聚类和异常检测是其主要技术方法。数据挖掘领域自1989年的IJCAI会议追溯，经过KDD会议和专业学会的推动，软件如WEKA、RapidMiner、SPSS Modeler及大数据平台如Hadoop、Spark也促进了其广泛应用。