技术工具

虽然原版书籍对于刚接触机器学习的人来说可能有些挑战，但配套的Weka平台提供了一个实践学习的便捷途径。

Oracle Business Intelligence Enterprise Edition包括了原先由Siebel Systems提供的Siebel Business Analytics Platform组件，并在此基础上进行了多项重要增强。Oracle Business Intelligence Server Administration Guide是Oracle Business Intelligence Enterprise Edition文档集的一部分，提供关于设置Oracle Business Intelligence Server的详细信息。本指南包含了新内容以及之前以Sieb

数据仓库管理器的功能是执行管理数据仓库所需的必要程序。实现途径包括： 商业系统管理工具：市场上提供了各种成熟的工具，可用于管理数据仓库。 定制程序和脚本：根据特定的需求，可以编写程序和脚本来自动化数据仓库管理任务。 数据仓库管理的复杂程度取决于自动化的程度。

数据挖掘中常用的工具和技术

数据挖掘技术功能 数据挖掘技术能够帮助我们从海量数据中发现隐藏的模式、提取有价值的信息，并将其应用于预测未来趋势、优化业务流程、辅助决策等方面。 常用数据挖掘技术 分类: 根据已有数据的特征，将新数据划分到不同的类别中，例如客户分类、垃圾邮件识别等。 聚类: 将具有相似特征的数据分组，发现数据中的自然结构，例如市场细分、异常检测等。 关联规则挖掘: 发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析、推荐系统等。 回归分析: 建立数据变量之间的关系模型，用于预测和趋势分析，例如销售预测、风险评估等。 数据挖掘工具 一些常用的数据挖掘工具包括： Python: 拥有丰富的机器学习和数据挖掘库

【主题爬虫WebCrawler】是南京师范大学数据挖掘实验室开发的一款网络爬虫工具，专门用于高效收集特定主题的互联网内容。它基于Python等编程语言，结合了网页抓取、内容分析和主题模型技术，提供定制化的数据采集解决方案。与通用网络爬虫不同，WebCrawler通过分析页面内容识别和过滤目标主题相关网页，提升了数据采集的精准性和质量。该工具还考虑了搜索引擎优化，使抓取数据更易于被搜索引擎理解和索引。用户通过提供起始URL，可以便捷地设定爬取范围和深度，避免资源浪费。

1.介绍数据挖掘的基本概念与重要性。2.分析数据仓库及OLAP技术在数据挖掘中的作用。3.探讨数据挖掘常用的技术手段与方法。4.详述数据挖掘在各个领域中的广泛应用。5.评估当前市场上常用的数据挖掘工具及其特点。6.举例说明数据挖掘技术在实际场景中的应用。

PB，即PowerBuilder，是Sybase公司推出的可视化、面向对象的开发工具，广受开发者欢迎。《原创pb技术精粹(chm版)》详细探讨了PB技术的基础知识、进阶技巧及最佳实践，涵盖了DataWindow、面向对象编程、脚本语言、UI设计、数据库连接、Web应用开发等核心内容。此书适合希望深入了解PB技术的开发者和技术爱好者。

MATLAB控制工程工具箱技术手册，提供MATLAB实用技术指南。

Java中的java.sql程序包提供了执行SQL语句的标准应用程序接口，使得数据库应用程序开发者能够轻松处理结构化查询语言。Oracle公司的JDK扩展程序套件支持通过网页客户端访问远程服务器端上的数据库，实现了跨平台和多数据库系统的连接。