这本书是基于《Data Mining A Tutorial-Based Primer》翻译而来,全面介绍数据挖掘的基础知识和技术应用。书中详细解释了数据挖掘的流程及多种流行技术,特别展示了基于Excel的iDA数据挖掘工具。内容包括数据挖掘模型的建立与测试,结果的解释与验证,以及如何将数据挖掘技术应用于实际工作中。
数据挖掘教程深入学习Data Mining A Tutorial-Based Primer
相关推荐
K-Center Algorithm Based Data Mining Software
K中心点数据挖掘软件 K中心点算法(K-Prototype)是一种常见的聚类算法,主要用于处理包含数值型和类别型数据的数据集。在数据挖掘领域,它被广泛应用于客户细分、市场分析、图像分割等多种场景。这个基于K中心点的软件项目,使用了Visual Studio 2008作为开发环境,这是一款由微软推出的强大IDE,支持C++、C#、VB.NET等多种编程语言,便于开发者进行高效的软件开发。 K中心点算法是对经典的K均值算法的扩展,K均值只能处理数值型数据,而K中心点则能够同时处理数值型和类别型数据。在K中心点算法中,每个数据点都有一个“距离”度量,这个度量考虑了数值型属性和类别型属性的不同特性。对
数据挖掘
7
2024-11-05
Web_Data_Mining_Based_Personalization_Technology_Research.pdf
站点个性化技术的必要性:随着互联网用户数量的剧增,Web站点面临用户需求多样化的问题。传统的Web系统为所有用户提供相同的服务,无法满足用户个性化的需求。因此,提供个性化服务成为Web站点发展的重要趋势。个性化服务可以通过减少用户寻找信息的时间,提高浏览效率,从而增强用户体验。
个性化技术的基本思路:个性化技术包括收集用户的访问信息、分析这些信息,并根据分析结果向访问者提供合适的信息。其核心在于构建用户的特征模型,并将信息主动推送给符合特征的用户。这包括寻找与用户特征相匹配的信息,或者在用户群体中推荐感兴趣的信息。
常用个性化技术的局限性:过去在个性化服务领域中,协同过滤技术被广泛
数据挖掘
5
2024-11-05
Oracle高级教程深入学习集合
这本书适合初级和有经验的DBA查看环境和评论,提供详细的学习资源。
Oracle
6
2024-08-09
【PySpark教程】深入学习Spark.zip
【PySpark教程】1. 配置虚拟环境以支持Spark集群2. 引入RDD技术3. HBase数据库整合4. Spark SQL应用5. 实时数据处理6. 结构化数据流处理7. Spark MLlib机器学习库介绍8. 总结
spark
10
2024-07-13
深入学习Excel-VBA详尽教程
本教程全面介绍了Excel-VBA的各个方面,适合初学者和有经验的用户。涵盖了从基础到高级的内容,帮助读者掌握实用的编程技巧和应用场景。
Access
6
2024-08-03
Memcached 深入学习
提升网站性能的利器,助力构建高性能网站!
Memcached
8
2024-05-12
Data_Mining_课件_数据挖掘基础与应用
数据挖掘是一种从海量数据中提取出隐含的、以前未知的、潜在有价值的模式或信息的过程。这个过程通常涉及对大量数据的自动或半自动的探索和分析,发现有意义的结构和关系。随着互联网的发展、电子商务的繁荣以及各种传感器技术的进步,数据的收集和存储速度已经达到了前所未有的水平,每小时可以生成数GB甚至TB的数据。
在商业领域,数据挖掘被视为提高竞争力的关键工具。例如,在客户关系管理中,通过分析客户的购买行为、浏览历史等数据,企业能够提供更个性化、定制化的服务,从而获得竞争优势。此外,银行和信用卡交易的数据分析也有助于识别潜在的欺诈行为,保护消费者和企业的利益。科学角度来看,数据挖掘在处理如卫星遥感数据、天文
数据挖掘
7
2024-11-05
Data Mining Principles
数据挖掘原理是指从大量的数据中提取有价值的信息和知识的过程。这个过程通常包括数据的清洗、集成、选择、变换、挖掘和评估等多个步骤。通过运用统计学、机器学习和数据库系统等技术,数据挖掘能够识别数据中的模式和关系,为决策提供支持。
数据挖掘
6
2024-10-31
Data Warehouse and Data Mining Overview
数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分,尤其在当今大数据时代,这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程,由郑玲老师主讲,深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库(Data Warehouse)是企业级的信息系统,用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据,提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中,数据源是各种业务系统中的原始数据;数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余;数据转换则将数据转换为适合分析的格式;数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中;数据展现使用户能通过
数据挖掘
7
2024-11-03