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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》 | 以上信息来源《Scala for Machine Learning》 | ||
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| + | *[[Pentaho]] [http://events.pentaho.com/data-prep-starter-kit.html Data Preparation Starter Ki] | ||
| + | *[https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-3GQGPV9&ct=160901&st=sb Market Guide for Self-Service Data Preparation] | ||
| + | *[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== | ==分析方法== | ||
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image:data-mining-interdisciplinary.png|跨领域跨学科 | image:data-mining-interdisciplinary.png|跨领域跨学科 | ||
image:data-mining-ubiquitous.png|无所不在 | image:data-mining-ubiquitous.png|无所不在 | ||
| + | image:From-Data-To-Intelligence.png|从数据到智能 | ||
| + | image:self-service-data-preparation.png|数据预处理 | ||
| + | image:Gartner-Magic-Quadrant-for-Data-Integration-Tools-August-2017.png|数据集成工具魔力象限 | ||
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[[category:data mining]] | [[category:data mining]] | ||
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[[category:data analysis]] | [[category:data analysis]] | ||
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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
[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
- Pentaho Data Preparation Starter Ki
- Market Guide for Self-Service Data Preparation
- Improving Data Preparation for Business Analytics
[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
- Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd ed 幻灯片PPT
- Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd ed 幻灯片PPT
- Predictive Analytics with Oracle Data Mining
[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
- 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。
讲义下载：
- 1. 走进数据科学：博大精深，美不胜收
- 2. 数据预处理：抽丝剥茧，去伪存真
- 3. 从贝叶斯到决策树：意料之外，情理之中
- 4. 神经网络：巨量并行，智慧无限
- 5. 支持向量机：数学之美，巅峰之作
- 6. 聚类分析：物以类聚，人以群分
- 7. 关联规则：营销购物，自有乾坤
- 8. 推荐算法：察言观色，投其所好
- 9. 集成学习：兼听则明，偏听则暗
- A. 进化计算：大道至简，万物之本
[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
吸纳多领域技术
10种分析方法
Orange
跨领域跨学科
无所不在
从数据到智能
数据预处理
数据集成工具魔力象限
[编辑] 链接
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