优秀的数据挖掘实例，助力深入理解数据挖掘技术

深入理解数据挖掘技术

数据挖掘是通过自动发现大数据中有用模式和知识的过程，涉及统计学、机器学习等多个领域，应用广泛于商业智能、科学研究和金融分析。数据挖掘的基本步骤包括数据准备、模型选择、训练、评估和部署。它与数据仓库密切相关，数据仓库为数据挖掘提供高质量数据基础。数据挖掘的应用包括市场分析、风险评估、医疗健康、智能制造和社交媒体分析。关键技术和工具包括分类算法、聚类算法和关联规则。

数据挖掘 0 2024-09-14

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

深入理解数据挖掘的原理与实践

我们的老师推荐了一本关于数据挖掘的书籍，涵盖了从基础原理到实际应用技术的内容，非常适合学习和实践。

数据挖掘 2 2024-07-25

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

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

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

深入理解R语言文本挖掘技术

本书详细介绍了如何使用R语言进行文本挖掘，涵盖了从基础概念到高级技术的全面内容。读者将学习如何利用R语言处理和分析文本数据，以及如何应用这些技术解决实际问题。书中还包含丰富的案例研究和实用技巧，帮助读者深入理解和应用文本挖掘的各个方面。

算法与数据结构 2 2024-07-17

创建数据库实例深入理解数据库基础

创建数据库实例时，首先打开数据库mystudent，并建立数据表myxsda。数据表的字段及其数据类型按照数据表xsda来定义，将学号设定为主键。此外，设置两个约束：第一个约束是确保性别字段的值只能为“男”或者“女”；第二个约束是保证总成绩字段的值在0到500之间。

SQLServer 2 2024-07-27