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数据挖掘教程（部分翻译）

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简介：
《数据挖掘教程》是一本介绍数据挖掘原理与技术的专业书籍，本书提供了深入浅出的数据分析方法和实践案例。本次发布的是部分章节的翻译内容，适合数据分析初学者及进阶者学习参考。 微软的SQL Server ™ 2005提供了一个全面的环境来创建和操作数据挖掘模型。本教程通过四个实例——目标邮购、数据预测、购物篮以及序列簇，展示了如何使用该版本中包含的数据挖掘算法、浏览器工具和技术。

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  • 数据挖掘教程（部分翻译）
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    《数据挖掘教程》是一本介绍数据挖掘原理与技术的专业书籍，本书提供了深入浅出的数据分析方法和实践案例。本次发布的是部分章节的翻译内容，适合数据分析初学者及进阶者学习参考。 微软的SQL Server ™ 2005提供了一个全面的环境来创建和操作数据挖掘模型。本教程通过四个实例——目标邮购、数据预测、购物篮以及序列簇，展示了如何使用该版本中包含的数据挖掘算法、浏览器工具和技术。
  • 数据挖掘导论（第一部分）
    优质
    《数据挖掘导论（第一部分）》为读者提供了数据挖掘领域的基础理论和实用技术入门指导，涵盖数据分析、模式识别等内容。 《数据挖掘导论》包含完整的中文版、英文版PPT以及习题答案，所有资料均在压缩包内提供。一共有两个解压文件，请确保下载完成后进行解压缩操作。
  • 数据挖掘导论（第二部分）
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    《数据挖掘导论（第二部分）》深入探讨了高级数据挖掘技术与方法，涵盖关联规则、分类、聚类及异常检测等领域，旨在为读者提供全面的数据分析能力。 这是压缩文件的第二部分，《数据挖掘导论》包含完整中文版、英文版PPT以及习题答案，均在压缩包内提供。一共有两个解压文件，需要下载完所有文件后才能进行解压缩。
  • R语言数据挖掘与分析教程
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    《R语言数据挖掘与分析教程》是一本全面介绍如何使用R语言进行数据分析和数据挖掘的实用指南，适合初学者及进阶读者。 基础入门：学习R语言的基本语法，包括如何读取、查看和处理数据（如导入CSV文件）以及计算统计量。 数据清洗与转换：涵盖缺失值填充、数据筛选、合并、重塑及变量编码等预处理技术。 可视化探索：利用ggplot2等图形库进行数据可视化，帮助直观理解数据分布、关联关系及潜在模式。 数据挖掘技术概览：包括聚类（如k-means）、分类算法（逻辑回归和决策树）、回归分析以及关联规则发现的方法应用。 机器学习实战应用：介绍在R中实现的监督学习（例如训练模型进行预测）和无监督学习（例如聚类分析），并指导如何评估与优化模型。 项目实践：通过实际案例演练完整的数据分析流程，从获取数据到建立并验证模型。
  • 中英文数据挖掘论文人工翻译-by PH
    优质
    本项目汇集了由PH团队精心完成的人工翻译成果，专注于将高质量的数据挖掘研究论文从中文转化为英文，促进国际学术交流与理解。 网上的大多数翻译版本都是机器翻译的，我在几个网站上花了积分也没找到流畅易读的版本，最终忍无可忍花了一天时间自己重新翻译了出来。虽然可能有少数句子或术语理解得不够准确，但整篇文章至少是通顺连贯的。
  • 数据挖掘 数据挖掘技术
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    简介：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的技术，利用统计、机器学习等方法进行数据分析，帮助企业发现潜在商机。 数据挖掘作为信息技术领域的一个热门话题，是一种从海量数据中提取有价值信息的技术手段。它融合了统计学、人工智能、数据库管理及机器学习等多个学科的知识，旨在揭示隐藏在数据背后的模式、趋势与关联性，并帮助企业和组织做出更加明智的决策。 随着互联网和物联网等技术的发展，在大数据时代背景下，数据挖掘的重要性愈发突出。我们生活中的各种行为和事件都在产生大量的数据。虽然这些数据包含丰富的信息，但如果未经处理，则仅仅是无意义的数据集合。因此，数据挖掘的目标是将这些“暗物质”转化为可理解且可用的知识。 通常情况下，数据挖掘的过程包括五个主要步骤：业务理解、数据理解、数据准备、建模和结果评估。首先需要明确具体的业务目标，并了解要解决的问题；其次，在数据理解阶段通过探索性数据分析（EDA）来认识数据的特征与质量；在关键的数据准备阶段，则需进行诸如清洗、集成及转换等操作，以确保用于模型训练的数据具有高质量；接着在建模阶段选择合适的算法如分类、聚类或预测模型，并构建相应的数据模型。最后，在验证和评估模型性能的基础上确定其实际应用的有效性。 常见的几种方法包括： 1. 分类：通过使用决策树、随机森林和支持向量机等算法训练一个能够根据输入特征将数据归入预定义类别中的模型。 2. 聚类：这是一种无监督学习的方法，旨在发现数据的自然分组结构，如K-means和层次聚类技术。 3. 关联规则学习：寻找项集之间的频繁模式，例如“啤酒与尿布”的案例中所使用的Apriori算法及FP-growth算法。 4. 回归分析：预测连续变量值的方法包括线性回归、逻辑回归等。 5. 预测建模：用于预测未来的趋势如时间序列分析和神经网络。 数据挖掘的应用广泛，涉及到市场分析、金融风险评估、医疗健康领域以及社交媒体与推荐系统等多个方面。通过有效的数据挖掘手段，企业可以优化运营流程提高销售额改进产品设计甚至对未来发展做出准确的预判。 此外，在实际操作中还存在许多支持数据挖掘工作的工具和平台如R语言Python中的Pandas及Scikit-learn库开源框架Apache Hadoop和Spark以及商业软件SAS SPSS等。这些都为实现高效的数据分析提供了强有力的支撑。 总之，作为现代信息技术不可或缺的一部分，数据挖掘通过深入解析大量信息为企业和个人带来了前所未有的洞察力并推动了科技和社会的进步。随着技术持续发展其未来将更加广阔且潜力无限等待着进一步的探索与开发。
  • 数据挖掘工具Weka教程之聚类分析
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    《数据挖掘工具Weka教程之聚类分析》旨在通过详细的实例和步骤介绍如何利用开源软件Weka进行高效的聚类数据分析，帮助读者掌握其核心功能与应用场景。 聚类分析旨在将对象分配到不同的簇内，使得同一簇内的对象相似性高而不同簇间的对象差异大。 WEKA的“Explorer”界面中的“Cluster”部分提供了多种聚类算法工具，主要包括： - SimpleKMeans：支持分类属性的K均值算法。 - DBScan：支持分类属性的DBSCAN算法。 - EM：基于混合模型的聚类方法。 - FathestFirst：K中心点算法。 - OPTICS：另一个基于密度的方法。 - Cobweb：概念聚类算法。 - sIB：一种基于信息论的聚类方法，但不支持分类属性。 - XMeans：扩展版的K均值算法，能够自动确定簇的数量，同样也不支持分类属性。
  • Python数据分析及挖掘实战_数据建模_数据挖掘_
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘，并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章，并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里，作者详细介绍了数据挖掘的基本原理；而在实战篇，则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论，建议读者充分利用随书提供的建模数据，并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。
  • Statistica全套教程涵盖数据挖掘
    优质
    《Statistica全套教程》是一本全面介绍Statistica软件的数据分析与数据挖掘技巧的书籍，适合初学者到高级用户阅读。书中详细讲解了如何使用Statistica进行高效的数据处理和建模。 主要对Statistica软件中的功能进行了详细的介绍。
  • GTD数据分析挖掘
    优质
    GTD数据分析挖掘专注于运用先进的数据科学方法和技术，对个人或组织的任务管理（Getting Things Done, GTD）体系中的大量信息进行深度分析与洞察提取，旨在优化效率和决策过程。 对GDT全球反恐数据集进行了分析和数据挖掘，以确定哪些攻击频繁发生、在何处以及何时发生的规律，并探讨了纬度等因素的影响。此外还预测下一年度哪个地区可能发生恐怖袭击概率最大。采用了KNN（k近邻算法）和K-Means等方法进行研究，并尝试预测未有组织宣称的事件是由哪一组织实施的。