Data mining

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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

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》

数据预处理

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

图集

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