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
5. 数据挖掘工具
6. 数据挖掘实例
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
技术角度的定义
数据挖掘（Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词包括：数据融合、数据分析和决策支持等。
这一定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、海量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
2021-08-10 09:10:27
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初学者很实用.本文档提供了一个有线网络的仿真TCL文档,简要介绍了gawk格式,并提供了分析实例.本人吐血推荐.
2021-06-20 15:05:38
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