KFU-数据挖掘ITIS数据挖掘课程，第四学期

在这次作业中，我们将深入探讨数据挖掘这一重要的信息技术领域。数据挖掘利用统计、机器学习和人工智能技术，从海量数据中发现有价值的信息。它在商业智能、市场分析、医疗研究和社会科学等多个领域都有广泛应用。数据挖掘的核心任务包括分类、聚类、关联规则学习和预测。在本次作业中，我们将使用Jupyter Notebook作为工作环境，支持Python、R等多语言，用于数据分析、可视化和机器学习。我们会导入Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn等Python库，进行数据处理、可视化和模型评估。

在本节中，我们将深入探讨R语言在数据挖掘领域的应用，特别关注于“R数据挖掘第四章”的内容。R语言作为一种强大的统计分析工具，在数据挖掘中具有不可替代的地位，不仅因其开源特性，还因其丰富的数据分析包和可视化工具。本章将重点介绍R在数据预处理、模型构建、结果评估等关键技术，以及使用dplyr和tidyr包进行数据操作和整理的方法。同时，还将涵盖机器学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树等的应用，并介绍ggplot2包在数据可视化中的重要性。通过本章的学习，您将能够更好地利用R语言挖掘数据的潜在价值。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

涵盖数据挖掘各个章节的详细内容 提供全面且深入的理解

数据挖掘课程资源汇总 01 数据挖掘绪论[链接1] [链接2] 02 认识数据[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] 03 数据预处理[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] 04 关联规则挖掘[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] 05 数据聚类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] [链接8] [链接9] 06 贝叶斯分类[链接1] [链接2] [链接3] 07 信息推荐算法[链接1] [链接2] [链接3] 08 决策树分类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链

数据挖掘是信息技术领域中的重要分支，涉及从大量数据中发现有价值信息的过程。密歇根大学安娜堡分校（MIMUW）提供了系统化学习这一主题的课程，帮助学生掌握利用计算机算法处理和分析数据的方法，提取模式、洞察力和预测未来趋势。课程内容包括聚类、分类、关联规则、序列模式、异常检测和预测建模等技术和方法。HTML作为数据获取的重要途径，在课程中也有涉及。学生将学习使用Python的BeautifulSoup或Scrapy框架编写网络爬虫，抓取和存储HTML数据。数据预处理是流程中的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值和数据类型转换。课程还涵盖分类算法（如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络）、聚类

数据挖掘是从海量数据中提取知识的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等技术。这门课程将深入探讨数据挖掘的基本概念、方法和技术，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘。涵盖的工具和算法有决策树、随机森林、支持向量机、K-均值算法、Apriori算法等，以及模型评估和验证的技术。通过视觉化PPT演示，帮助学生更好地理解复杂概念。适合初学者和专业人士，支持SQL语言和数据仓库的实际应用。

本章介绍了数据挖掘的基础理论与实际应用，包括决策树分类、贝叶斯分类、K-最近邻分类、集成学习以及回归方法。

项目和课件适用于数据挖掘初学者学习。