数据取样

数据挖掘里，SAS/EM的数据取样工具是个挺好用的东西。它支持各种取样方式，比如随机取样、等距取样、分层取样，甚至还能按分类来筛选。你可以从一堆数据中快速挑出你想要的部分，像从大海里精准打捞珍珠一样。操作也不复杂，界面清晰，响应速度还不错，蛮适合初学者入门和高级用户搞项目。 如果你对数据变量转换也感兴趣，可以看看相关工具，比如SAS/EM 数据变量转换工具，还有一些拓展学习资源，比如EM 算法和HDFS 数据分层存储方案，都挺值得一试的哦。

取样是一种普遍有效的近似技术，利用取样技术处理近似聚集查询在决策支持系统和数据挖掘中广泛采用。正确有效地产生近似查询结果并最小化误差是处理近似查询的关键目标。提出了Outlier-DivideConquer算法，结合误差确界，只需单次扫描数据集，特别适用于高方差分布的聚集属性，克服了随机均匀取样的局限性，显著降低近似查询误差，且比同类算法执行效率更高。实验验证显示，该算法与传统均匀取样算法相比具有显著优势。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件

Python 数据挖掘的入门数据，清洗练手都挺合适的，格式规整，字段也比较全，拿来直接开练没啥障碍。

从MySQL数据库导出的文件包含四个数据表，已填充部分数据，可供下载以进行实例操作。