Konstanz 信息挖掘工具 (KNIME)

数据挖掘学习主要集中在weka和KNIME两个工具上。weka支持分析模块的直接API调用，方便集成到项目中，并提供直观的GUI进行数据分析。KNIME虽然无法直接调用分析API，但其界面清爽易用，可以与R和weka结合使用。考虑到实际应用需求，决定使用weka作为主要数据挖掘工具，利用其Java开发的特性和多样的分析算法来解决问题。

【KNIME教程加demo】是一款专注于数据挖掘的实用学习资源，助你全面掌握KNIME的强大功能。作为一款开源、基于图形界面的工作流平台，KNIME（Konstanz Information Miner）被广泛用于数据分析、数据挖掘和机器学习。以下是本教程的核心知识点： 工作流构建：KNIME的核心在于工作流，通过拖放节点、连接数据流程，你将理解每个节点的操作方式和实际用途。 数据导入与预处理：支持CSV、Excel、数据库等数据格式，详细讲解如何清洗数据、处理缺失值和异常值等常见步骤。 数据探索与可视化：借助KNIME内置的图表，如直方图、散点图、箱线图等，快速获得数据洞察。 数据挖掘算法：教程涵盖分类、聚类和回归等算法的配置和原理，包括决策树、随机森林和K-means等。 机器学习模型训练与评估：学习数据划分、模型训练、验证、调优及使用指标来衡量模型性能的整体流程。 集成外部工具与库：KNIME支持R、Python等插件集成，轻松实现复杂或自定义分析需求。 结果导出与报告：学会以报告形式展示分析结果，使分析更具解释性和实用性。 通过配合教程中的demo，你将实践所学内容，逐步提升数据分析与挖掘技能，实现高效工作流构建与数据驱动的科学决策。

Web刮板是一个后台工具，利用Google Chrome无头浏览器进行网页抓取。要求Node.js版本需大于8.x或在Docker环境中运行。通过以下步骤启动API：手动克隆git仓库：git@github.com:digestoo/web-scraper.git，切换到目录web-scraper，运行npm install，设置端口为8080并启动npm。API支持环境变量设置：PROXY_URL用于代理网址，EXECUTABLE_PATH用于自定义Google Chrome路径（在chrome://version中可找到），USER_DATA_DIR指定用户配置文件路径，SLOW_MO用于指定操作减慢的毫秒数，HEADLESS=false可关闭无头模式，全局用户代理设置USER_AGENT。如在本地运行遇到问题，请参阅相关文档。

数据信息中的\"@data\"标记独占一行，其余是各个实例的数据。每个实例占一行，实例的各属性值用逗号\",\"分隔。如果某个属性的值是缺失值（missing value），则用问号\"?\"表示，且这个问号不能省略。例如：@data sunny,85,FALSE,no ?,78,90,?,yes

初步了解数据挖掘的基本概念、功能、目标和方法，探索信息检索的实质。

广工大四专业课课程PPT探讨了数据挖掘和信息安全两门课程的关键内容。

结合大数据和云服务 内容概述

提出了一种基于在线信息服务平台的数据二次整合模型，并使用 VC 开发工具实现了二次挖掘的框架。

数据挖掘区别于传统的查询、报表、联机分析等数据分析方式，其核心在于无需预设假设，直接从数据中挖掘信息、发现知识。 数据挖掘的目标是发现那些先前未知、切实有效且具有实用价值的信息。 先前未知意味着这些信息是预先无法预料的，甚至可能与直觉相悖。 有效性保证了信息的可靠性和准确性，能够为决策提供支持。 实用性则强调信息能够应用于实际场景，解决实际问题。 例如，一家连锁店通过数据挖掘发现看似毫无关联的商品——婴儿尿布和啤酒——之间存在着惊人的联系，这便是数据挖掘发现未知信息的典型案例。