数据建模：数据挖掘的艺术

数据挖掘中，模式发现的方法包括因子分析。因子分析通过分析变量间的相关性，减少数据维度，揭示数据内在结构。这个方法在多维数据处理中尤为有效，能帮助发现数据中的潜在模式，提高数据处理效率。因子分析可以应用于市场分析、心理学研究等领域，是数据挖掘中常用且实用的方法。

金融数据挖掘与商业数据挖掘方面的建模资料已经准备就绪。

数据收集：收集相关数据。 数据预处理：清理和转换数据。 模型选择：选择合适的建模算法。 模型训练：使用数据训练模型。 模型评估：评估模型性能。 模型部署：将模型部署到生产环境。

数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的主要任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争对手及周边商业氛围等外部数据；之后利用数据分析手段，实现菜品智能推荐、促销效果分析、客户价值分析、新店选址优化、热销/滞销菜品分析和销量趋势预测；最后将这些分析结果推送给餐饮企业管理者及有关服务人员，为餐饮企业降低运营成本，增加盈利能力，实现精准营销，策划促销活动等提供智能服务支持。从本节开始，将以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。

苏剑林编著《端到端数学建模与数据挖掘》

Tom，作为全球顶级的Oracle专家，撰写了这本最通俗易懂的宝典，详细解析了Oracle的体系结构和工作原理。

数据挖掘中的非线性模型包括：抛物线模型、双曲线模型、幂函数模型、指数函数模型、对数函数模型、逻辑曲线模型和多项式模型。这些模型在SPSS-Clementine应用中具有广泛的实际应用价值。

预测型数据分析实战：Scikit-learn 数据挖掘建模 本课件将带您深入了解预测型数据分析，并使用 Scikit-learn 工具进行数据挖掘建模的全过程。 主要内容 预测型数据分析概述 Scikit-learn 简介及其功能 数据预处理技巧 常用预测模型介绍： 线性回归 逻辑回归 决策树 支持向量机 集成学习 模型评估与优化 案例实战：利用 Scikit-learn 构建预测模型 通过本课件的学习，您将能够： 理解预测型数据分析的基本概念和流程 掌握使用 Scikit-learn 进行数据挖掘建模的方法 提升数据分析和预测能力

Oracle数据库编程艺术内容涵盖了Oracle数据库编程的核心技术和最佳实践。从基本概念到高级应用，本书详细解析了如何利用Oracle数据库进行高效编程，包括SQL查询优化、PL/SQL存储过程的设计与优化，以及数据库安全性和性能调优等方面的内容。无论是初学者还是有经验的开发人员，都能从中获得深入的技术洞见和实用的编程技巧。