Data mining

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*[https://www.edx.org/course/shu-ju-wa-jue-li-lun-yu-suan-fa-data-tsinghuax-80240372x 数据挖掘:理论与算法] 最有趣的理论+最有用的算法=不得不学的数据科学。
 
*[https://www.edx.org/course/shu-ju-wa-jue-li-lun-yu-suan-fa-data-tsinghuax-80240372x 数据挖掘:理论与算法] 最有趣的理论+最有用的算法=不得不学的数据科学。
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讲义下载:
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/01-Introduction.pdf 1. 走进数据科学]:博大精深,美不胜收
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/02-Data-Preprocessing.pdf 2. 数据预处理]:抽丝剥茧,去伪存真
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/03-Bayes-Decision-Tree-Classifiers.pdf 3. 从贝叶斯到决策树]:意料之外,情理之中
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/04-Neural-Networks.pdf 4. 神经网络]:巨量并行,智慧无限
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/05-Support-Vector-Machines.pdf 5. 支持向量机]:数学之美,巅峰之作
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/06-Clustering.pdf 6. 聚类分析]:物以类聚,人以群分
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/07-Association-Rule.pdf 7. 关联规则]:营销购物,自有乾坤
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/08-Recommendation.pdf 8. 推荐算法]:察言观色,投其所好
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/09-Ensemble-Learning.pdf 9. 集成学习]:兼听则明,偏听则暗
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*[http://docs.huihoo.com/edx/courses/data-mining-theory-and-algorithms/10-Evolutionary-Algorithms.pdf A. 进化计算]:大道至简,万物之本
  
 
==厂商==
 
==厂商==

2017年8月5日 (六) 11:40的版本

Wikipedia-35x35.png 您可以在Wikipedia上了解到此条目的英文信息 Data mining Thanks, Wikipedia.

data mining 数据挖掘

数据挖掘是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据;规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的数据呈现出来。

目录

项目

工作流

一个通用数据挖掘工作流包含以下步骤:

  • Loading the data.
  • Preprocessing, analyzing, and filtering the input data.
  • Discovering patterns, affinities, clusters, and classes.
  • Selecting the model features and the appropriate machine learning algorithm(s).
  • Refining and validating the model.
  • Improving the computational performance of the implementation.

以上信息来源《Scala for Machine Learning》

分析方法

数据挖掘的十种分析方法:

  • 记忆基础推理法
  • 市场购物篮分析
  • 决策树(Decision Trees)
  • 基因算法(Genetic Algorithm)
  • 群集侦测技术
  • 连结分析(Link Analysis)
  • 在线分析处理(OLAP)
  • 类神经网络(Neural Networks)
  • 区别分析
  • 罗吉斯回归分析

详细内容见大图

文档

专题

在大数据时代,描述性的数据分析已经无法满足业务的需求,数据预测分析技术正成为商业智能发展的新方向。本系列将为您介绍预测分析技术的总体概述,预测分析的数学算法,预测解决方案的构建过程以及部署等方面的内容。

课程

讲义下载:

厂商

top eight data-mining software vendors in 2008 published in a Gartner study.

  • Angoss Software
  • Infor CRM Epiphany
  • Portrait Software
  • SAS
  • SPSS
  • ThinkAnalytics
  • Unica
  • Viscovery

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