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

当你看到“数据科学”这个词时，会想到什么？无论是哪一种，它都是迷人、聪明和复杂的。从本文作者 Vicki Boykis 十年前进入这一领域以来，数据科学一直给人这样的印象，但现在，数据科学已经不再是当初的样子了。以下内容由 AI 前线编译，原文来自 Vic

Python在1991年首次发布，Python2.0于2000年发布，8年后Python3.0发布。根据Stack Overflow在2017年的调查显示，近45%的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，Python每一次的进步都是它成为数据分析主

大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，

“数据科学家”一词早在2008年已经出现，据传是由杰夫·哈默贝切和DJ·帕蒂尔提出的。自此之后，数据科学家连续四年居于美国高端工作岗位之首。去年，我们对1,001份 LinkedIn个人资料进行研究，描绘出“典型”的数据科学家形象。在某种程度上，研究结果不

Oracle 发布了 PL/SQL 和 Java 应用编程接口 后，市场上才会推出可利用这一新发布的 API 的点击工具或构建器，这一般是最好的做法。利用这一实践，开发人员可将新功能即刻融入其应用程序中以使其企业从中获益。我使用的是电子表格界面，只是其中