数据挖掘实例

数据挖掘实践.pdf的作者是Olivia Oarr Rud左子叶。

数据挖掘的技术和工具，挺适合想从数据里挖点“真东西”的开发者。数据库嘛，用来存和查数据确实稳，但要是想预测趋势、行为，还得靠数据挖掘。像用户购买习惯、推荐系统，都是靠它搞出来的。嗯，别觉得复杂，其实有现成的工具，拿来改改就能用，挺方便的。系统里数据一多，看着头都大。用数据挖掘算法可以从中发现那些你肉眼看不到的规则，比如哪两件商品总是一起买，或者某类用户更点什么广告。推荐你看看这篇 《数据挖掘知识发现算法》，例子也讲得还不错。知识发现其实也是数据挖掘的一部分，像是从杂乱的信息里找出结构和意义。比如用户留言，找出热门话题、情绪倾向这种。这篇 《探索知识宝藏》讲得比较轻松，有兴趣可以顺便扫一眼。还有

在数据挖掘实践中，我们需要计算不同记录之间以及记录与簇之间的距离。例如，给定两条记录p和q，分别包含属性性别、籍贯和年龄。对于簇C1和C2，我们计算记录p和q与这些簇之间的距离。

黑色简洁风格的资源目录，内容挺全，从数据仓库到数据挖掘实例，一条龙全搞定。数据挖掘的比较系统，尤其是第 3 部分，讲得蛮透，像聚类、分类、关联规则这些基本的技术全都涵盖。你要是刚入门或者想找点参考代码，这部分值得多看看。第 4 部分也挺有意思，说的是电信领域的数据挖掘应用，案例还算接地气，比如用户流失预测、资费套餐推荐，实战场景不少。嗯，用来写项目 demo 或者毕业设计都挺合适。后面还有工具，像是Weka、RapidMiner这种开箱即用的工具，也提到了怎么操作、适合什么数据类型，讲得比较实用。对了，如果你对OLAP还不太熟，可以顺手看看这个相关文章《数据仓库、OLAP 和数据挖掘技术指南》

出色的数据挖掘案例，有助于更好地理解数据挖掘技术。希望这对你们有所帮助。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值信息和知识的过程，在信息技术领域扮演重要角色。本资源“2008年SQL Server数据挖掘实例源码”专注于使用SQL Server 2008进行数据挖掘实践。SQL Server 2008是微软提供的强大数据库管理系统，内置数据挖掘功能，使非专业人员能进行复杂的分析工作。其中，数据预处理、建模、预测和解释是主要步骤。SQL Server 2008支持DMX语言，用于创建、查询和管理数据挖掘模型。示例文件如“Chapter8DMX.dmx”展示了数据挖掘模型的定义和查询。数据挖掘应用广泛，包括市场营销、金融风险评估和医疗诊断等。通过学习这些案例，您将掌握SQL

我们已经掌握了网络编程的重要部分，通过这些知识，我们能够编写基于TCP协议的大部分网络程序。现在，Linux平台上的许多程序都采用了我们学到的这些技术。本章节，我们将简要介绍基于UDP协议的网络程序。在此之前，我们先了解两个常用函数：int recvfrom(int sockfd, void buf, int len, unsigned int flags, struct sockaddr from, int fromlen) 和 int sendto(int sockfd, const void msg, int len, unsigned int flags, struct sockadd

基于高校图书馆流通数据的挖掘案例，结合了 Weka 和 Apriori 算法，用起来还挺有参考价值的。整个流程比较完整：从数据清洗、格式转换到挖掘规则，走得实在。尤其是对 频繁项集 和 关联规则 的，讲得明明白白。Weka 那套图形界面操作，对于不太想写代码的人来说，也比较友好。用它来跑一下图书借阅数据，挖出“借了 A 书的人常常也借 B 书”的这种规律，还挺有意思的。嗯，如果你是做教育系统、图书馆后台，或者就是想熟悉下数据挖掘流程的，值得看看。

什么是关联挖掘？ 关联规则挖掘是一种通过分析交易数据、关系数据或其他信息源，发现项目集合或对象集合之间频繁模式、关联关系、相关性或因果结构的技术。应用领域包括购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、loss-leader分析、聚集、分类等。 实例规则格式为：“Body ® Head [support, confidence]”，例如： buys(x, “diapers”) ® buys(x, “beers”) [0.5%, 60%]，意指购买尿布与啤酒的关联规则。此外，还有类似“major(x, “CS”) ^ takes(x, “DB”) ® grade(x, “A”) [1%, 75%]”的规

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