数据挖掘实例

数据挖掘实践.pdf的作者是Olivia Oarr Rud左子叶。

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。

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%]”的规则，用于分析特定学科成绩的关系。

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 Server 2008的数据挖掘技术及其在实际业务中的应用。

随着技术的发展，数据挖掘在各行各业中扮演着越来越重要的角色。这本全书思维导图，采用纯手工制作，格式为xmind。

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 sockaddr *to, int tolen)。sockfd、buf和len的含义类似于read和write函数，分别表示套接字描述符、发送或接收的缓冲区以及数据大小。recvfrom负责从sockfd接收数据，并将发送者的信息存储在from中，如果对发送者的信息不感兴趣，可以将from和fromlen设置为NULL。sendto则负责向to发送数据，to中存储了接收方的详细信息。

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。

电视在美国的年销售总额日期t产品t国家t和t电视t录像机t电脑1季度t2季度t3季度t4季度美国t加拿大t墨西哥和

星型雪花模型实例： 事实表：- 销售事实表（Sales Fact Table）：time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold、avg_sales- 发货事实表（Shipping Fact Table）：time_key、item_key、shipper_key、from_location、to_location、dollars_cost、units_shipped 维度表：- 时间维度（time）：time_key、day_of_the_week、month、quarter、year- 位置维度（location）：location_key、street、city、province_or_street、country- 物料维度（item）：item_key、item_name、brand、type、supplier_type- 分店维度（branch）：branch_key、branch_name、branch_type- 托运人维度（shipper）：shipper_key、shipper_name、location_key、shipper_type

关联规则挖掘实例是指通过分析顾客在购物篮中放置不同商品之间的关系，来了解顾客的购买习惯。技术可以发现哪些商品经常被顾客同时购买，这种关联发现有助于零售商制定更精准的营销策略。例如，如果顾客购买了牛奶，他们同时购买面包的可能性有多大？这些信息能指导零售商优化商品摆放，例如将牛奶和面包摆放在更接近的位置，从而促进顾客同一次购买这些商品。