数据挖掘技术应用实战手册.docVIP

数据挖掘技术应用实战手册

TOC\o1-2\h\u28342第一章数据挖掘基础理论 2

277661.1数据挖掘概述 2

186851.2数据挖掘流程 3

142781.3常见数据挖掘算法 3

3389第二章数据预处理 4

231832.1数据清洗 4

122602.2数据集成 4

175872.3数据变换 5

86542.4数据归一化与标准化 5

27161第三章：分类与预测 5

71233.1分类算法概述 5

108783.2决策树算法 6

20193.3支持向量机算法 6

134893.4朴素贝叶斯算法 6

31684第四章聚类分析 6

104434.1聚类分析概述 6

68874.2Kmeans算法 7

64424.3层次聚类算法 7

81984.4密度聚类算法 7

18484第五章关联规则挖掘 8

52045.1关联规则概述 8

125835.2Apriori算法 8

106325.3FPgrowth算法 9

73035.4关联规则评估 9

5401第六章序列模式挖掘 9

176416.1序列模式概述 9

323406.2序列模式挖掘算法 9

305106.2.1基于频率的算法 9

241266.2.2基于概率的算法 10

126456.3时间序列分析 10

264586.3.1时间序列分解 10

76626.3.2时间序列预测 10

319466.3.3时间序列聚类 10

298506.4序列模式应用 10

152156.4.1购物篮分析 10

229976.4.2生物信息学 10

278776.4.3文本挖掘 11

215376.4.4金融市场预测 11

15253第七章网络挖掘 11

292937.1网络挖掘概述 11

307787.2社区发觉算法 11

209987.3链路预测 11

11497.4网络可视化 11

26934第八章文本挖掘 12

214078.1文本挖掘概述 12

255588.2文本预处理 12

146668.3文本表示与特征提取 12

23878.4文本分类与聚类 13

16376第九章数据挖掘工具与应用 13

81859.1常见数据挖掘工具介绍 13

193529.1.1Weka 13

80689.1.2RapidMiner 13

128889.1.3KNIME 13

218269.1.4Python数据挖掘库 13

12139.2数据挖掘工具应用实例 14

282449.2.1Weka在客户细分中的应用 14

182829.2.2RapidMiner在信用评分中的应用 14

165819.2.3KNIME在文本挖掘中的应用 14

133909.2.4Python数据挖掘库在股票预测中的应用 14

129489.3数据挖掘项目实践 14

15529.3.1项目背景与目标 14

219939.3.2数据准备与预处理 14

102149.3.3数据挖掘模型构建 14

194639.3.4模型评估与优化 14

136419.3.5结果可视化与报告撰写 15

196469.4数据挖掘在行业中的应用 15

205149.4.1零售行业 15

241599.4.2金融行业 15

187769.4.3医疗行业 15

272809.4.4互联网行业 15

14064第十章数据挖掘的未来发展趋势 15

3236010.1深度学习与数据挖掘 15

1129910.2大数据与数据挖掘 16

1452410.3云计算与数据挖掘 16

1101810.4数据挖掘在其他领域的发展 16

第一章数据挖掘基础理论

1.1数据挖掘概述

数据挖掘（DataMining）是指从大量数据集中通过算法和统计分析方法发觉潜在的模式、趋势和关联信息的过程。信息技术的迅速发展和大数据时代的到来，数据挖掘技术在商业、科研、医疗、金融等多个领域发挥着越来越重要的作用。

数据挖掘的核心任务是从海量数据中提取有价值的信息，以便于决策者进行科学决策。数据挖掘涉及多个学科领域，包括统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等。其主要目的是发觉数据中