本资源包括了数据挖掘建模过程中的有关任务:数据探索，数据预处理，分类与预测，聚类分析，时序预测，关联规则挖掘，智能推荐和偏差检测等。

《Python金融数据挖掘与分析实战》---课程教案20201224.docx

学习分析视域下的大学生满意度教育数据挖掘及分析

Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据，但是怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?本书简洁而且具有可操作性，它将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。 本书每章都介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的Python工具的意愿。 通过本书，你将 . 获得对社交网络世界的直观认识 . 使用GitHub上灵活的脚本来获取从诸如Twitter、Facebook和LinkedIn等社交网络API中的数据 . 学习如何应用便捷的Python工具来交叉分析你所收集的数据 . 通过XFN探讨基于微格式的社交联系 . 应用诸如TF-IDF、余弦相似性、搭配分析、文档摘要、派系检测之类的先进挖掘技术 . 通过基于HTML 5和JavaScript工具包的网络技术建立交互式可视化

关于银行业的数据挖掘案例

从三个案例，全面系统地阐述了大数据挖掘的整个过程 包括Jupyter Notebook的Python代码、数据集、和一些简单的解释说明。 教学课件

数据挖掘与分析自解压文件数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

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【主要内容】 引言 数据挖掘的概念与分类体系 数据挖掘的原理与方法 数据挖掘的相关国际标准 数据挖掘系统结构 数据挖掘系统设计中的若干问题 数据挖掘新技术