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第二章：数据仓库与数据挖掘

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简介：
这份数据仓库与数据挖掘的课件内容十分出色，今天我们学习了第2章的学习材料。

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  • 数据仓库和数据挖掘教程之第二章
    优质
    本章节为《数据仓库与数据挖掘教程》系列的第二部分，深入探讨了数据仓库的设计原则、ETL过程及数据挖掘技术基础，旨在帮助读者掌握从海量数据中提取有价值信息的方法。 今天的课程是关于数据仓库与数据挖掘的第二章内容。这是一份非常不错的课件。
     
  • 数据挖掘导论（第二版）第二章：数据.pptx
    优质
    《数据挖掘导论》第二版第二章“数据”深入探讨了数据在数据挖掘中的核心地位，介绍了不同类型的数据及其处理方法。该章节通过实例分析讲解如何有效地存储、管理和预处理各种类型的数据，为后续学习奠定了坚实的基础。 《数据挖掘导论（第二版）》第2章的内容主要围绕“数据”展开讨论。这一章节详细介绍了在进行数据分析与挖掘过程中所需关注的数据类型、质量以及处理方法，为读者提供了全面理解如何有效利用各种形式的数据来支持决策和预测分析的基础知识。
     
  • 数据挖掘和数据仓库PPT
    优质
    本PPT深入浅出地介绍了数据挖掘与数据仓库的基本概念、技术应用及两者之间的关联性，旨在帮助初学者理解如何利用这些工具从大量数据中提取有价值的信息。 中科大软院数据挖掘与数据仓库课程的课堂讲义PPT。
     
  • 数据仓库与数据挖掘：互联网数据挖掘的原理与实现
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    本书深入浅出地介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术和方法，并详细探讨了在互联网环境下进行数据挖掘的原理及其实现方式。 本段落探讨了互联网数据挖掘的原理及其实现方法，在数据仓库与数据挖掘领域具有一定的研究价值。文章详细分析了如何从海量互联网数据中提取有用的信息，并提出了一些有效的技术手段来实现这一目标，为相关领域的研究提供了参考和借鉴。
     
  • 数据仓库数据挖掘任务.zip
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    本资料包涵盖了数据仓库与数据挖掘的核心概念、技术及应用案例。内容包括数据预处理、模式发现、预测建模等关键任务，并提供实战操作指导和代码示例，帮助用户掌握从数据到洞察的全过程。 UCI数据库中的UNS（用户知识水平）数据集包含了一个完整的数据挖掘作业数据集、程序及报告。
     
  • PhraseAnalysis: 数据仓库与数据挖掘大作业 —— 频繁模式挖掘
    优质
    本项目为《数据仓库与数据挖掘》课程的大作业，旨在通过实现频繁模式挖掘算法来分析交易数据中的关联规则和高频项集。 Phrase Analysis：数据仓库与数据挖掘大作业 2018年春选用Apriori算法从多角度、多篮子粒度进行挖掘，并在多个数据集实现了多个应用。运行指令如下： 对于Gutenberg数据集，使用命令 `python Associations.py`； 对于DBLP数据集，使用命令 `python task1_active.py`； 任务一的执行命令为 `python task2_group.py`； 任务三的执行命令为 `python task3_topic.py`。
     
  • Python数据挖掘第三章的数据集
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    本章节提供的数据集主要用于实践Python在数据挖掘中的应用，涵盖数据预处理、特征选择及模型训练等内容，帮助读者掌握实际操作技能。 Python数据挖掘第三章涉及2014年篮球赛的数据集，用于预测获胜球队。
     
  • 数据仓库及数据挖掘技术PPT
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    本PPT讲解了数据仓库与数据挖掘的基础概念、关键技术及其应用实践，旨在帮助听众理解如何利用这些技术进行数据分析和决策支持。 数据仓库与数据挖掘技术：该资源由作者lenovo提供，单位为lenovo。内容包括： - 第1章 数据库、数据库管理系统与数据仓库 - 第2章 数据仓库原理 - 第3章 数据仓库设计.ppt - 第4章 联机分析处理.ppt - 第5章 数据挖掘算法.ppt - 第6章 统计类数据挖掘.ppt - 第7章 其他数据挖掘技术和工具.ppt - 第8章 数据仓库的应用和管理.ppt
     
  • 数据仓库及数据挖掘教程电子课件完整版(第二版)
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    《数据仓库及数据挖掘教程电子课件（第二版）》是一套全面介绍数据仓库与数据挖掘原理和应用的课程资料。新版内容更加丰富，适合教学和自学使用。 《数据仓库与数据挖掘教程电子课件完整版（第2版）》
     
  • 《Python数据分析与挖掘实战》第二章回顾.docx
    优质
    该文档为《Python数据分析与挖掘实战》一书第二章的学习总结，涵盖了数据预处理、特征工程及常用的数据分析方法等内容。 记录我的学习之旅，《python数据分析与挖掘实战》-张良均第二章的读书笔记已经完成。每份文档都倾注了心血，希望能助我成为数据领域的高手。回顾过去的学习历程，心中满是欣慰之情。希望各位读者能够提出宝贵的意见和建议，对于任何问题或发现的错误，请随时告知，我会尽快进行修正；引用的文章均会标明出处，感谢大家的支持与帮助。