数据挖掘简介技术、应用与工具详解

这本经典的电子书《数据挖掘概念与技术》由韩家炜撰写，全面介绍了数据挖掘的核心概念和技术。

随着信息技术的迅猛发展，数据的积累速度远超人类处理能力，导致大量数据资源闲置。数据挖掘作为从海量数据中提取有用信息的技术，帮助理解和管理数据变得尤为重要。它在商业智能、科学研究、医疗保健和金融风险控制等领域展现出巨大潜力。数据挖掘涵盖了统计学、机器学习和人工智能等多个子领域，主要应用于关系数据库、数据仓库、事务数据库及高级数据库系统。不同功能包括概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析，通过自动搜索数据中隐藏的信息，发现有价值的模式和规律。

数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，已经成为当今信息技术领域的核心技术之一。数据挖掘技术包括各种算法和方法，用于发现数据中的模式、关系和趋势，为决策支持和预测分析提供重要帮助。

数据挖掘其实就是从海量的数据中提炼出有价值的信息。你要是搞业务或者做决策，学点数据挖掘的技巧有哦。比如，数据挖掘不仅仅是查询，它还涉及到像模式识别、预测和知识发现这样的一些复杂技术。第一章会帮你建立一个关于数据挖掘的基础认知，包括它的定义和在实际工作中的应用，重点是能帮你看懂和理解这些数据背后的意义。 第二章的是数据预的关键步骤。数据中常有多杂音，比如缺失值或者噪声，预就像是为你的数据“洗个澡”，让它更干净，结果也更准确。第三章则会带你进入一些稍微复杂的领域，比如文本、图像和声音数据的，采用的技术也不同于一般的数据。 后面几章会更具体的技术，如分类预测、聚类、关联规则等。这些技术被广泛应用在客

数据挖掘的技术和应用算是我最近挺推荐的一份资料，内容讲得还蛮系统的。开头就直接讲清楚了数据挖掘到底干啥的——简单说，就是从一堆数据里扒出有用的信息，帮你少走弯路、做决策更靠谱。 模式识别、统计这些词听着挺吓人，其实你理解成：用各种办法把看不出来的规律给找出来。比如银行用来识别信用卡诈骗、或者电信公司查通话记录找可疑行为，都靠它。 还有一部分讲了蛮多行业应用的例子，像是精准营销、客户细分这些。你要是搞 CRM 系统或者电商平台，这些案例可以给你不少灵感。 有意思的是它还讲了几个常见流程模型，比如SPSS 的 5A 模型和SAS 的 SEMMA，看起来有点像项目流程图那味，但其实还挺实用，适合新手

数据挖掘技术简介PPT，包括基础的概念和应用场景。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等多个领域的技术。在“数据挖掘概念与技术原书第2版ppt”中，我们深入探讨了数据挖掘的核心概念和方法。数据挖掘发现模式、关系、趋势和异常，帮助业务决策者理解数据背后的故事，进行预测和制定策略。数据挖掘涵盖监督学习和无监督学习两大类，前者依赖已知输出标签训练模型，后者则在无标签数据中寻找结构。数据预处理是关键步骤，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据降维。描述性挖掘用于发现数据概括信息，如聚类和关联规则。预测性挖掘涉及事件预测，如回归分析和分类。概念漂移和适应性关键在于持续监控和更新模型以适应新情况。数据可视化通过图表

SPSSClementine是Spss公司通过收购ISL获得的数据挖掘工具。根据Gartner的客户数据挖掘工具评估，只有两家厂商被评为领导者：SAS和SPSS。SAS在能力执行方面获得最高评分，显示其在市场推广和执行能力方面表现卓越；而SPSS则在愿景完整性方面获得最高评分，突显其在技术创新方面的领先地位。安装后，SPSSClementine会自动启用服务，服务端管理需使用SPSSPredictiveEnterpriseManager。尽管服务端的管理工具不复杂，但对于一般的数据挖掘人员而言仍然需要专业的操作。

在SPSS-Clementine中，数据挖掘技术涵盖多种数据类型：连续型适用于数值描述，离散型适用于描述未知数量的字符串，标志型用于仅有两个值的数据，集合型描述多个具体值的数据，有序集合型用于有内部顺序的数据，无类型则适用于不符合以上任一种类的数据或含有众多元素的集合类型数据。