Data mining

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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。
 
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。
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*Improving the computational performance of the implementation.
 
*Improving the computational performance of the implementation.
 
以上信息来源《Scala for Machine Learning》
 
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==数据预处理==
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*[[Pentaho]] [http://events.pentaho.com/data-prep-starter-kit.html Data Preparation Starter Ki]
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*[https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-3GQGPV9&ct=160901&st=sb Market Guide for Self-Service Data Preparation]
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*[http://docs.huihoo.com/data-science/Imporving-Data-Preparation-for-Business-Analytics-Best-Practices-Report-Q3-2016.pdf Improving Data Preparation for Business Analytics]
  
 
==分析方法==
 
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==课程==
 
==课程==
*[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]
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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。
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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==
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image:data-mining-10-method.jpg|10种分析方法
 
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2022年8月9日 (二) 10:50的最后版本

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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

[编辑] 简介

机器学习数据库是数据挖掘的两大支撑。

[编辑] 理论

[编辑] 项目

[编辑] 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》

[编辑] 数据预处理

[编辑] 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

[编辑] 文档

[编辑] 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。

[编辑] 课程

讲义下载:

[编辑] 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

[编辑] 图集

[编辑] 链接

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