数据挖掘课件优化

本课件涵盖数据挖掘常用工具、数据处理、挖掘建模、关联规则等内容，还提供多类实战项目分析，适用于数据挖掘课程学习者、从业者。

机械工业出版，由 JiaWei Han 撰写，本课件撷取了书中的核心知识，内容丰富详尽。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的重要过程，在信息技术领域具有关键角色。“08龙星计划数据挖掘课件”由知名专家Jiawei Han教授主讲，深入探讨数据挖掘的核心概念和技术。课程包括“dragon1_Intro.ppt”，涵盖数据挖掘的基本介绍、分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测等任务。“dragon2_Preprocessing.ppt”专注于数据预处理，包括数据清洗、转换和集成，以及特征选择的重要性。这些课件不仅解决了信息爆炸问题，还介绍了监督学习、无监督学习和半监督学习等多种数据挖掘方法。2008年的“龙星计划”为当时的数据挖掘技术发展提供了关键背景，帮助企业和研究机构发现商业洞察和科学规律。

附带数据挖掘英文课件 PPT，欢迎下载。

数据仓库和数据挖掘在信息技术领域中具有关键作用，它们是现代商业智能和决策支持系统中不可或缺的组成部分。数据仓库为企业提供了一致、稳定的历史数据视图，而数据挖掘则是从海量数据中寻找模式和洞察的过程。数据仓库通过ETL（抽取、转换、加载）过程从操作数据库中提取数据，经过清洗、转换和加载后，通过多维数据模型和复杂的数据分析功能支持决策制定者快速获取信息和做出明智决策。SQL Server Analysis Services (SSAS)是微软提供的企业级数据仓库和商务智能解决方案，支持多维数据模型和复杂的数据分析功能。数据挖掘利用机器学习和统计学方法发现有意义的模式和关联，包括数据预处理、选择算法、模型训练、模型评估和结果解释。

数据挖掘相关课程资料，适合大三学生学习。

由教材《Data Mining Concepts and Techniques》编写而成的数据挖掘双语教案。

提供吉林大学李雄飞老师的数据挖掘课件。该课件涵盖数据挖掘基础知识，供学习研究使用。

结合大数据和云服务 内容概述