南理工数据挖掘教材

这本教材涵盖了数据挖掘的概念和技术，适合初学者入门学习。

数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息和知识的过程，涉及数据预处理、数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据立方体、分类与预测以及关联和相关性挖掘等多个关键步骤和技术。技术进步推动下，数据挖掘已成为商业智能、医学研究、市场预测等领域的重要工具。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以确保数据质量和分析效率。数据仓库支持决策分析，通过数据清洗和转换，提供集成的非易失性数据库。OLAP技术支持多维分析，快速查询和聚合复杂数据，帮助决策者理解业务情况。数据立方体通过预计算和存储汇总数据，实现快速查询响应。分类与预测涵盖了决策树、随机森林等模型，用于数据对象分类和未来事件预测。关联规则挖掘和相关性分析探索了数据集中的有趣关系和变量之间的统计关联。这些课件详细介绍了数据挖掘的基本概念和关键技术，适用于对数据驱动解决方案感兴趣的学习者。

数据挖掘算法详解，助力您掌握数据挖掘基础知识。

哈工大优质数据挖掘课件，助你学习探索数据世界。

数据挖掘学习资料和教材，对学习数据挖掘非常有帮助，也能有效提升考试成绩。

这本经典教材详细阐述了数据挖掘的概念、原理和技术，透彻分析了数据挖掘在实际应用中的关键作用。

从最基础的概念开始，这本经典的数据挖掘原理教材深入探讨了数据挖掘的核心概念和方法。

这本数据挖掘教材专为研究生课程设计，能够帮助学生深入理解数据挖掘的核心概念、算法和应用。 它也为数据挖掘项目实践提供了宝贵参考，涵盖了项目实施过程中的常见问题和解决方案。

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