RapidMiner使用指南（《RapidMiner数据分析与挖掘实战》），共包含17章。

简介：
第1章 RAPIDMINER STUDIO 概述，旨在为您提供一个功能强大的数据分析环境。第2章 详细阐述了设计和分析流程，涵盖了从问题定义到结果验证的完整步骤。第3章 介绍了数据和结果的可视化技术，帮助您更直观地理解复杂的数据模式。第4章 深入探讨了数据管理方面，重点在于构建和维护资源库，以确保数据的有效性和可访问性。第5章 阐述了数据探索的方法论，指导您发现数据中的潜在关联和趋势。第6章 详细描述了数据预处理的流程，包括数据清洗、转换和准备工作，为后续分析奠定基础。第7章 重点关注关联分析与关联规则的运用，揭示商品或服务之间的潜在联系。第8章 系统地介绍了 K-Means 聚类以及辨别分析的应用，帮助您对数据进行分类和识别。第9章 对线性回归与逻辑回归进行了深入剖析，为构建预测模型提供了理论基础。第10章 系统讲解了决策树与神经网络的原理及应用场景，展现了不同建模方法的优势。第11章 聚焦于文本挖掘技术的实践方法，探索文本数据的价值和应用。第12章 详细阐述了 WEB挖掘的技术要点和应用案例，帮助您从网络数据中提取有价值的信息。第13章 深入探讨推荐系统的设计原则和实现方法，提升用户体验和个性化服务能力。第14章 介绍了模型评估与优化的策略和技术手段，确保模型的准确性和可靠性。第15章 系统地讲解了时间序列分析的方法及其在实际应用中的价值。第16章 详细阐述了宏的处理方法、循环结构的运用以及数据集的处理技巧。最后，第17章 着重介绍了异常检测技术及其在数据质量控制中的重要作用。