Ferda Data Miner-开源改写

Insightful Miner是一款备受推崇的数据挖掘工具，其在数据分析领域扮演重要角色。该工具以其深度洞察力和高效的数据处理能力而闻名。除了技术演示外，Insightful Miner还展示了在商业应用中的实际案例，尤其在金融和生命科学领域的广泛应用。另一方面，S-PLUS提供了强大的统计分析功能，满足了学术和商业需求，包括风险管理和决策支持。这些工具的成功案例，如美国银行和德国商业银行的应用实例，突显了它们在提升数据驱动业务效率和优化决策过程中的关键作用。

这是一个基于Java NIO实现的高性能、可扩展的memcached客户端的开源项目。尽管Java有许多memcached库，但它们中没有一个是基于NIO框架编写的，因此无法充分发挥Java NIO的性能优势。详细信息请查看xmemcached的项目主页：http://code.google.com/p/xmemcached/

掌握 SAS 数据挖掘的利器 本指南深入解析 SAS Enterprise Miner 模块，为您揭示数据挖掘的奥秘。无需软件安装，通过电子教程即可学习： 数据探索与准备：学习如何导入、清洗和转换数据，为建模打下坚实基础。 模型构建与评估：探索各种数据挖掘算法，如决策树、神经网络等，并学习评估模型性能的方法。 模型部署与应用：掌握将模型应用于实际业务场景的技巧，实现数据驱动决策。 通过本指南，您将全面掌握 Enterprise Miner 的操作，开启您的数据挖掘之旅。

利用SAS 8.2 Enterprise Miner的数据挖掘功能探索数据模式并构建预测模型。

Oracle 11g Data Guard技术白皮书详细介绍了Data Guard技术的应用和工作原理。

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。

LMS moodle中已经集成了数据挖掘应用程序，提供了强大的分析功能，可以帮助用户更好地理解和利用数据。

基于ASP和SQL Server构建的音乐网站，代码完全公开，可供开发者学习和使用。

数据挖掘是一门新兴学科，融合了统计学、机器学习等领域。随着技术发展，数据挖掘软件从笨拙的命令行界面进化为易用的可视化界面。虽然开源数据挖掘工具的稳定性和成熟度可能不及商用软件，但某些开源工具仍表现出色，提供了一系列功能。