数据挖掘指南

数据挖掘指南

数据挖掘定义 数据挖掘应用 数据挖掘流程 数据挖掘技术

数据挖掘 2 2024-05-13

数据挖掘指南

数据挖掘的学习指南

数据挖掘 2 2024-07-29

数据挖掘入门指南

数据挖掘作为信息时代的利器，在各行各业的应用日益普及，深刻影响着数据分析和处理方式。

数据挖掘 4 2024-05-19

数据挖掘流程指南

数据挖掘流程指南 以下是典型的数据挖掘流程，每个阶段都至关重要： 问题定义与目标设定: 明确目标，界定挖掘范围。 数据收集: 获取相关数据，确保数据质量。 数据预处理: 清洗、转换、整合数据，为挖掘做准备。 特征工程: 选择、提取、构建数据特征，提升模型效果。 模型选择与构建: 根据目标选择合适的算法，构建数据模型。 模型评估与优化: 评估模型性能，进行参数调整优化。 结果部署与应用: 将模型应用于实际场景，实现价值。 每个阶段环环相扣，最终实现从数据中挖掘知识，辅助决策。

数据挖掘 4 2024-05-20

数据挖掘入门指南

利用天池二手车数据，通过 Pandas_filing 生成数据报告。为便于查看报告，请在 Jupyter Notebook 中打开。

数据挖掘 3 2024-05-21

数据挖掘工具指南

本指南循序渐进地讲解了数据挖掘工具的使用流程。

数据挖掘 2 2024-05-26

数据挖掘入门指南

这是一本由外国作者撰写的优秀数据挖掘入门教程，特别适合初学者，侧重于实际应用。随着技术的发展，数据挖掘在各个领域中的应用日益广泛。

数据挖掘 3 2024-07-18

数据挖掘实践指南

数据挖掘实践指南 这份指南提供了数据挖掘实验室中一系列实验，涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等常见任务。每个实验都包含详细步骤和代码示例，帮助您快速掌握数据挖掘技术。 实验列表 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法 分类：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机 聚类：K-Means算法、层次聚类 获取代码与数据 实验所需代码和数据集可通过实验室平台获取。

数据挖掘 7 2024-04-30

数据准备：数据挖掘指南

这本书教你如何处理数据，从而最大程度地发挥其价值。

数据挖掘 2 2024-05-15