MATLAB数据挖掘算法实战

通过数据挖掘上机作业，可以有效提升实践能力！

想要玩转数据挖掘？ 这本宝典为你揭秘常用算法，结合实际案例，助你快速上手。 但请注意，一定的数学基础是必备的哦！

SPSS数据挖掘实战指南 基于CRISP-DM方法论 本指南以CRISP-DM方法论为框架，详细阐述使用SPSS进行数据挖掘的流程。 1. 商业理解* 明确商业目标和数据挖掘目标* 评估项目可行性和资源 2. 数据理解* 收集数据并进行初步探索* 评估数据质量，处理缺失值和异常值* 理解数据结构和变量关系 3. 数据准备* 选择分析所需的数据* 清洗、转换和集成数据* 构建特征和派生变量 4. 建模* 选择合适的模型算法* 训练模型并进行参数调优* 评估模型性能 5. 评估* 验证模型是否满足商业目标* 分析模型结果，发现新的商业洞察 6. 部署* 将模型应用于实际业务* 监控模型性能，定期更新 SPSS工具应用 指南中将结合SPSS软件，介绍如何在每个阶段运用相关功能进行数据处理、分析和建模。

这是一份凝练SAS数据挖掘实践精华的资源，助您深入掌握数据挖掘技术，并将其应用于解决实际问题。

本书融合数据挖掘主要技术与案例讲解，附有完整代码。

Clementine数据挖掘：实战指南 这本指南面向Clementine用户，涵盖软件功能的全面讲解与丰富的应用案例，助您快速掌握数据挖掘技巧。

这份 SAS 数据挖掘实战教程凝聚了众多前辈的心血，几经修改，最终传递到我手中。为了不让这份宝贵的知识失传，我决定将它无偿分享给大家，希望能够帮助大家更好地学习和掌握数据挖掘技术。

本项目汇集了我的数据挖掘研究成果。其中包括经典的事务挖掘算法 Apriori 和 FP-Growth。此外，还涵盖了共置模式挖掘算法，这是我研究生学习的重点领域。

数据挖掘通过从大量数据中提取模式来揭示隐藏的知识，这些模式有效、新颖、有用、可靠且可理解。