浙大

浙大的 MATLAB 课件内容挺扎实，适合你想从 0 开始啃透这个工具的时候用。资料系统、例子丰富，多操作像矩阵计算、数据可视化、函数写法都讲得比较细，尤其是对刚接触 MATLAB 的人来说，跟着一步步练，能少踩多坑。像plot怎么画图、inv怎么求逆，甚至后期怎么跑优化、做图像，课件都有提到，真的挺全的。控制语句、循环、函数封装这些基础也没落下，脚本和函数怎么分工用也说得明白。再深入点的线性代数、数值内容也覆盖到了，讲得还不错。如果你打算用 MATLAB 做课题、写算法、实验数据，这套课件可以先收着慢慢看，值得翻。

[浙大-数据挖掘].1-106.csf [浙大-数据挖掘].1-106.csf

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

浙大数据挖掘课件助您掌握数据挖掘技能。

数据挖掘系统的分类涵盖了一般功能、描述性数据挖掘和预测性数据挖掘等不同视角。根据挖掘的数据库类型、知识类型、技术使用和应用等多个维度进行分类。

浙江大学的《数据挖掘教程》讲得还挺扎实的，适合想系统入门数据挖掘的朋友。从数据仓库、OLAP 讲到聚类和电商实战，内容跨度大，概念解释也比较通俗，PPT 也做得还行，适合一边啃一边查资料消化。尤其是像关联规则挖掘和分类预测这类知识点，用到了不少经典算法，像Apriori和K-means，有些地方还能直接迁移到工作中用。 数据仓库的架构和OLAP 的多维部分我觉得讲得蛮清楚的，适合搞 BI 系统或者报表的同学，概念和用法都覆盖到了，切片/切块/钻取那些操作如果你平时做数据会经常碰到。 数据预那块也别跳过，像数据清洗、归一化这种操作，前期不做，后面挖掘效果也不会好，别问我怎么知道的（心酸史）。聚类

联机分析挖掘的体系结构包括数据仓库、元数据、多维数据库、OLAM引擎、OLAP引擎和用户图形界面。API用于数据方体、数据库和数据清理、集成。Layer3为OLAP/OLAM，Layer2为多维数据库，Layer1为数据存储，Layer4为用户界面。数据过滤与集成、约束数据挖掘以及挖掘结果均包含在内。

事实星座模式示例：以销售数据为例 销售事实表（Sales Fact Table） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || item_key | 商品维度键 || branch_key | 分支机构维度键 || location_key | 地理位置维度键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | 运输事实表（Shipping Fact Table） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || item_key

数据仓库中存储了大量数据，进行复杂的数据分析与挖掘通常耗时较长。数据压缩策略可以有效减少数据集大小，同时保持几乎相同的分析结果，例如数据立方体聚集和维归约。在数据压缩后，节省的挖掘时间可以超过归约过程中的消耗。

数值区域的自然划分可以使数据更加直观和易于理解。按照3-4-5规则，根据数据集的极值分布，我们将数值区域划分为不同的等宽子区间，以便更好地呈现数据分布情况。例如，对于年薪的划分，我们采用了【10,000~20,000】，【20,000~30,000】，【30,000~40,000】等区间，这种自然划分方法能够有效避免数据分析结果的扭曲。