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浙大数据挖掘教程

浙大数据挖掘课件助您掌握数据挖掘技能。

数据挖掘 4 2024-05-13

浙大数据集成讲解

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

Memcached 3 2024-05-12

多种数据挖掘的视角-浙大关于大数据的讲解

根据不同数据库分类，包括关系数据库、事务数据库、流式数据等，以及多种知识类型的分析和方法集成，涵盖面向数据库的挖掘、数据仓库、OLAP、机器学习等技术，应用于金融、电信、欺诈分析等领域。

Memcached 2 2024-07-18

浙大大数据分类系统详解

数据挖掘系统的分类涵盖了一般功能、描述性数据挖掘和预测性数据挖掘等不同视角。根据挖掘的数据库类型、知识类型、技术使用和应用等多个维度进行分类。

Memcached 1 2024-07-20

数据挖掘导论第 1 章绪论

本幻灯片展示了数据挖掘导论第二版的第 1 章内容。

数据挖掘 2 2024-05-26

大数据体系结构-浙大解析

联机分析挖掘的体系结构包括数据仓库、元数据、多维数据库、OLAM引擎、OLAP引擎和用户图形界面。API用于数据方体、数据库和数据清理、集成。Layer3为OLAP/OLAM，Layer2为多维数据库，Layer1为数据存储，Layer4为用户界面。数据过滤与集成、约束数据挖掘以及挖掘结果均包含在内。

Memcached 3 2024-07-12

浙大关于大数据的元数据解析

大数据领域中，元数据与数据相辅相成，共同构建数据仓库的模型结构。元数据主要描述数据模型的结构信息。在数据仓库中，元数据的重要用途包括：作为目录，帮助决策支持系统分析数据仓库内容；作为数据仓库与操作性数据库间的映射标准；指导细节数据与稍加综合数据之间的汇总算法，以及指导稍加综合数据与高度综合数据之间的汇总算法。

Memcached 0 2024-08-10

浙大探讨大数据的数据压缩策略

数据仓库中存储了大量数据，进行复杂的数据分析与挖掘通常耗时较长。数据压缩策略可以有效减少数据集大小，同时保持几乎相同的分析结果，例如数据立方体聚集和维归约。在数据压缩后，节省的挖掘时间可以超过归约过程中的消耗。

Memcached 0 2024-10-09

数据挖掘概念与技术（第 1 版）

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

数据挖掘 4 2024-05-01