主要内容1.概述2.数据仓库与OLAP技术3.数据挖掘技术4.数据挖掘应用数据挖掘工具6.数据挖掘实例1概述1.1背景1.2数据挖掘定义1.3基本概念1.4主要功能1.5数据挖掘模型1.6实现流程1.7数据挖掘的应用1.8未来趋势1.1背景二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长—据估计，每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信息）。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

什么是数据挖掘？ 数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现前所未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来的观测结果。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，与

大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？

数据挖掘在招生信息管理系统中的应用 戴佳宁 摘 要：本论文就中等职业技术学校招生信息管理系统的设置及决策分析模块中应用的数据挖掘技术进行了有益的探索和研究。 关键词：招生信息管理系统、数据挖掘、关联规则挖掘算法、Apriori算法

1. 数据挖掘 2. 为什么要进行数据挖掘 数据挖掘的研究现状 数据挖掘的过程 数据挖掘的主要方法 面临的问题 下一步的研究方向 3. 为什么要进行数据挖掘？ 4. (本页无文本内容) 5. (本页无文本内容)

1. 数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用报告人：朱建秋 2001年6月7日 2. 提纲数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术（与数据库技术的区别） 数据仓库性能

1. 数据挖掘算法 Wang Ye 2006.8 2. 一、概念和术语1.1 数据挖掘 / 知识发现 （1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。 （2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge

1. 数据挖掘算法 Wang Ye 2006.8 2. 一、概念和术语1.1 数据挖掘 / 知识发现 （1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。 （2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge

fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的

由于本人这段时间在学习数据挖掘的知识，学习了人工神经网络刚好就把学习的一些笔记弄出来，也为以后自己回头看的时候方便些。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强

多层网络和反向传播算法 我们知道单个感知器仅能表示线性决策面。然而我们可以将许多的类似感知器的模型按照层次结构连接起来，这样就能表现出非线性决策的边界了，这也叫做多层感知器，重要的是怎么样学习多层感知器，这个问题有两个方面：

《基于Python语言的网络数据挖掘》实验指导书 电子科技大学信息与软件工程学院 二○一四年6月 一、 实验教学目的和要求： 实验目的： 本课程实验旨在加深学生对于网络大数据挖掘的理解，培养学生分析、设

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此

charset);其中html是我们下载的网页内容，charset是编码，像utf-8。通过解析出来的信息保存在一个为树的结构，这些结构中主要包括三种节点，remarkNode代表Html中的注释，tag

International Conference on Data Mining (ICDM) 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

可以通过扫描一遍数据库，得到所有的一维的频繁项集。则由以上结论，我们可以递归地得到所有的频繁项集。 Eclat算法根据以上结论，可以扫描一遍数据库，先获得一维的频繁项集，然后无需再扫描数据库，直接处理

Pattern由比利时安特卫普大学CLiPS实验室出品，客观的说，Pattern不仅仅是一套文本处理工具，它更是一套web数据挖掘工具，囊括了数据抓取模块（包括Google, Twitter, 维基百科的API，以及爬虫和HTML分析

1. 数据挖掘案例客户类别销售分析 2. 前提这个案例的前提是我们已经建立好了一个ＯＬＡＰ的多维数据库Sales，事实表为FactInternetSales，有 五个维度，分别是DimCurrency

1. 数据挖掘：概念与技术Jiawei Han and Micheline Kamber著 Monrgan Kaufmann Publishers Inc. 范明 孟小峰等译 机械工业出版社 2. 1

此外，对开源的数据挖掘工具有兴趣的同仁，可以关注以下 OSDM09 这个workshop，它会在PAKDD'09上同时进行，主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题。 开源的数据挖掘工具（Open-Source