RapidMiner7数据挖掘实战案例数据

该数据集用于支持《SQL Server 2008 数据挖掘基础与应用》教材中的案例讲解与实践练习。

本课程属于数据挖掘及R语言实战的进阶篇，需要具备较扎实的R语言基础。通过四个不同行业的实际数据案例，学习数据挖掘的完整流程，从数据清洗、转换到探索和建模，帮助学员将理论知识应用于实际业务中。

链接开放数据 (LOD) 形式的数据在各个领域得到广泛应用，但目前缺乏通用的工具来挖掘这些数据以获取更多知识。RapidMiner 链接开放数据扩展程序为这一问题提供了解决方案。该扩展程序将 LOD 数据与强大的数据挖掘和分析平台相连接，使用户无需复杂的 SPARQL 或 RDF 知识即可在 RapidMiner 中访问和使用 LOD 数据，进行复杂的数据分析。通过跟踪链接关系，用户可以探索相关数据集，并整合不同数据集中重叠的信息。例如，可以将世界银行以 RDF 数据立方体形式发布的科学出版物统计数据自动链接到其他数据集，并利用来自十个不同 LOD 数据集的背景知识进行分析。

《R 语言数据挖掘》的 R 代码和案例数据算是数据圈里一份挺实用的资源包。书本身内容就不错，理论和实战结合得挺紧，代码也都整理好了，适合边学边敲。压缩包里不仅有每章的 R 脚本，还有几个有意思的案例数据，比如车险数据库和行政区 GIS 文件。拿来跑模型、画图、做预测都挺方便的，尤其对刚入门或想提升实战经验的朋友挺友好。要是你平时用 R 做数据、挖掘相关的项目，这份资源别错过。

数据挖掘的精准营销案例，真的是个不错的参考资源。尤其是用指标来业务之间的关联度，比如用户用了彩信，是不是也会用彩铃？这种“联动性”，挺适合做产品推荐模型的。你可以理解为：找出“买了 A 也会买 B”的人群，像京东、淘宝就经常用这招。嗯，场景贴地气。模型建立的方法也比较实用，主要围绕目标客户定位、产品组合这些关键点展开。维度还挺丰富，从个人信息到业务使用行为，再到语音行为，不少素材都能直接套用。你要是做用户画像或者搞推荐算法，可以直接拿来做原型。推荐你也看看相关的几篇资源，像是《数据挖掘赋能精确营销》讲得还蛮清晰的，实战感强；还有《精确营销案例》也值得翻翻，尤其适合做电信方向的。哦对了，如果你正

通过精选案例，深入浅出地讲解数据挖掘的核心概念和实用技巧，帮助你快速掌握数据挖掘技术，并将其应用于实际项目中。

薛薇的《SPSS Modeler 数据挖掘方法及应用》第三版案例数据，真的是数据老司机的宝藏资源。你要是刚入门 SPSS Modeler，这套案例练起来顺手，文件分类清晰，涵盖从聚类到神经网络，类型还挺丰富的。比如 Telephone.sav 是电话用户行为，拿来练客户细分方便。聚类.str 直接带你走完整个流程，不用自己搭半天。更棒的是，数据量不大，跑模型不卡，测试各种方法合适。

凝聚了十多位数据挖掘领域资深专家和科研人员，以及超过十年的行业经验，本书以电力、航空、医疗、互联网、生产制造和公共服务等领域的真实案例为主线，以深入浅出的方式讲解Python数据挖掘建模过程，极具实战性。 全书共15章，分为基础篇和实战篇两部分。基础篇阐述数据挖掘的基本原理，实战篇则以一个个真实案例为切入点，通过对案例的深入剖析，帮助读者在实践中积累项目经验，并快速掌握数据挖掘的理论知识。 本书鼓励读者充分利用随书提供的案例建模数据和相关工具进行上机实验，以加深对相关知识和理论的理解。

数据挖掘里的数据抽样，真是个值得花点心思搞清楚的事。techpackage.net的这篇文章，把理论和实战结合得挺到位。讲的内容不是光靠嘴皮子，而是有一堆有代表性的案例，尤其是讲怎么用随机数生成器来抽样，挺接地气。像你想在训练模型时少等点时间，又不想数据失真？就得靠这招。另外，文末那一堆链接也蛮贴心，基本把用MATLAB和C 语言搞随机数的方法都扒出来了，什么高斯分布、Zipf 分布、指数分布啥的全都有。你要是刚好在搞模拟数据，顺着点进去看看，不吃亏。