MATLAB数据分析与挖掘实战课程及代码资源

Python大数据分析与挖掘是当前信息技术领域的热门话题，结合了强大的编程语言Python与数据分析工具，为处理海量数据提供了高效且灵活的解决方案。本书由黄恒秋、莫洁安、谢东津、张良均等多位专家合著，帮助读者深入理解并实践Python在大数据领域的应用。Python作为一门易学易用的编程语言，其丰富的库如Pandas、NumPy、Matplotlib以及Scikit-learn等，使得数据清洗、预处理、统计分析和机器学习变得简单。Pandas提供高效的数据结构DataFrame，便于数据操作；NumPy则提供了用于数值计算的多维数组；Matplotlib则用于数据可视化，帮助我们理解数据的分布和趋势；而Scikit-learn则是一个强大的机器学习库，包含多种监督和无监督学习算法。本书涵盖了多个单元，包括基础知识、数据处理、统计分析、数据可视化和机器学习算法的详细介绍，以及实际应用案例和示例代码。

深入掌握 SPSS v-18 版本核心功能，探索数据挖掘的奥秘。 本指南将带您逐步了解 SPSS v-18 的操作界面和功能模块，并结合实例解析数据挖掘的理论基础与实践应用。通过学习，您将能够： 熟练运用 SPSS 进行数据整理、分析和可视化； 理解数据挖掘的基本原理和常用算法； 掌握数据挖掘在各个领域的应用场景和案例分析。 指南内容涵盖： SPSS v-18 软件界面与基本操作 数据预处理与数据清理技术 描述性统计分析与推断性统计分析 数据挖掘算法原理与应用 (如分类、聚类、关联规则等) SPSS Modeler 图形化界面操作 数据挖掘案例解析 适用人群： 数据分析师、市场研究人员、科研人员 高校学生、教师以及对数据分析感兴趣的各界人士 学习本指南，您将能够有效提升数据分析技能，并利用数据挖掘技术发现数据背后的价值！

关联规则分析是数据挖掘中非常重要的一种方法，从数据集中发掘各项之间的潜在关联关系，这些关系并未在数据中明确显示。 8.1.1 常用关联规则算法列出了几种常见的关联算法，如表8-1所示。

第一章：数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析 第二章：计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍 第三章：计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop

Scala与Spark：大数据分析利器 掌握Scala语言，驾驭Spark框架，释放大数据潜力 本资源深入探讨Scala编程语言在Spark大数据处理框架中的应用。通过实例演示，您将学习如何： 利用Scala简洁的语法进行数据操作 使用Spark连接并处理HDFS上的海量数据 与MySQL数据库进行交互，实现数据提取与存储 运用Spark SQL进行数据分析与挖掘 构建高效的大数据处理流程 探索Scala与Spark的强大组合，开启您的数据科学之旅！

Scala 与 Spark 大数据分析实战 Md. Rezaul Karim 著 本书深入讲解如何利用 Scala 编程语言的强大功能，结合 Spark 大数据处理框架，高效地分析海量数据。 主要内容： 掌握 Scala 语言的精髓，包括面向对象编程和函数式编程范式 探索 Spark 的多种应用场景，从简单的批处理作业到实时流处理和机器学习 通过实际案例学习如何使用 Spark 进行大规模数据分析 适合人群： 渴望学习 Spark 大数据分析技术的开发者 对 Scala 语言感兴趣，并希望将其应用于数据分析领域的程序员 学习收获： 深入理解 Scala 的面向对象和函数式编程概念 掌握 Spark 的核心原理和使用方法 能够使用 Spark 进行各种数据分析任务，例如数据清洗、转换、聚合等 构建基于 Spark 的机器学习模型 无需 Spark 或 Scala 经验，但具备编程经验（尤其是 JVM 语言）将有助于更快掌握相关概念。

在数据科学领域，发现“特立独行”的数据至关重要。与常见的数据规律不同，这些被称为“离群点”的数据，往往蕴藏着独特的价值。虽然传统的数据挖掘方法倾向于将它们视为噪音过滤，但在特定研究领域，这些“非主流”数据可能揭示更深层次的规律，为我们提供新的研究视角。

数据分析和数据挖掘是从数据中提取有价值信息的关键技术，尽管二者有相似之处，但在方法和应用上存在显著差异。数据挖掘通常需要编程技能来实现，而数据分析则更多依赖于现有分析工具。在行业知识方面，数据分析需要深入理解特定行业并将数据与业务结合，而数据挖掘则注重技术和数学计算。尽管如此，它们都涉及从大数据中提取信息，以支持决策和创新。

数据结构是计算机存储和组织数据的方式，涉及数据的逻辑结构、物理结构及基本操作。数据结构选择影响程序效率、可读性和可维护性。常见数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图。算法是解决问题的步骤，涉及数据运算和操作的详细描述。算法设计和选择直接影响程序效率，需考虑时间复杂度、空间复杂度等因素。数据结构与算法密不可分，理解和运用数据结构、学习研究算法，可提升编程能力，有效解决实际问题。