深入理解数据挖掘的原理与实践

深入理解数据挖掘与数据分析

数据分析是通过适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结的过程，目的是提取有用信息支持决策。数据挖掘则通过算法从海量数据中发现隐藏的规律和知识，其目标在于挖掘数据中的重要价值。尽管二者有着明显的区别，但在现代信息技术中密切联系，共同推动着大数据时代的发展。

数据挖掘 0 2024-08-09

深入理解数据挖掘技术及其算法

本书详细介绍了数据挖掘原理，重点关注实用角度，深入解析数据仓库技术、数据立方体理论基础以及数据挖掘领域的经典算法。

数据挖掘 0 2024-08-22

深入理解数据采集技术

本书将详细介绍数据采集的全过程及相关技术，涵盖爬虫基础、HTTP协议、Requests库的应用、Xpath解析器、MongoDB与MySQL数据库比较、多线程爬虫实现、Scrapy及其扩展Scrapy-redis的使用，以及使用docker和nomad管理部署的技巧。目标是帮助读者深入理解数据采集的实际应用。

MySQL 0 2024-08-10

优秀的数据挖掘实例，助力深入理解数据挖掘技术

出色的数据挖掘案例，有助于更好地理解数据挖掘技术。希望这对你们有所帮助。

数据挖掘 0 2024-08-10

深入理解MongoDB原理与实战

MongoDB在实际应用中，其复制集、索引、事务、writeConcern与readConcern等原理扮演着关键角色。了解其journal与oplog的写入顺序保证也至关重要。

MongoDB 0 2024-08-12

深入理解数据库系统

数据库系统在信息技术领域中扮演着核心角色，用于存储、管理和检索数据。课程《数据库系统概论》深入探讨了这一复杂系统，通过一系列PPT详细介绍了其关键概念和技术。涵盖的主题包括数据库基本概念、数据库管理系统（DBMS）、数据模型（如关系模型）、标准语言SQL（结构化查询语言）的核心操作，以及规范化设计和E-R模型在数据库设计中的应用。系统实现技术方面，课程还涉及数据库的物理存储、索引、事务处理、并发控制和恢复机制等关键技术。

SQLServer 0 2024-08-04

SPSS Clementine应用指南深入理解数据挖掘中的聚类分析

聚类分析是数据挖掘中常用的技术之一，其原理包括各种算法和方法，如层次聚类、基于密度的聚类以及基于模型的聚类等。详细介绍了SPSS Clementine在聚类分析中的应用实例。

数据挖掘 2 2024-07-13

数据挖掘深入理解概念与技术

这本高清中文版PDF是数据挖掘领域的经典教材，提供了必备的工具与知识。

数据挖掘 2 2024-07-16

数据库选择对话框深入理解数据库原理

选择数据库对话框是数据库管理系统中的关键部分，它允许用户根据特定需求从多个数据库中选择适合的数据库。这一过程涉及理解不同数据库之间的差异以及它们在数据存储和检索方面的优劣。通过深入研究数据库原理，可以更好地理解选择数据库对话框的功能和优化方法。

MySQL 0 2024-08-26