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数据挖掘
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概述《数据挖掘：你必须知道的32个经典案例》是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank,
个人看法比较适合于已经熟悉微软商业智能原理与实现的人阅读，比如熟悉sql. server 2005商业智能实现的人可以了解一下2008下的情况。我发现有些数据挖掘的参数在微软的帮助文档中没说明白，看这本书说的比较清楚。只看了看书中讲到的算法解决的各种问题及
数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。MBR首先寻找和新记录相似的邻居，然后利
随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西。对企业来，堆积如山的数据无异于
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