3，Python或者R的基础：这是必备项，学会一门技术工具，是入门数据分析师的门槛。

量化关联规则可以直接对原始数据进行处理，或先对数值型属性进行分区间进行动态分割2）单层规则和多层关联规则在单层规则中，所有的项不考虑现实数据的多层性，而在实际应用中，涉及不同的抽象层发现的多层关联规则则是一种...

2、知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心；3、准备律：数据预处理比数据挖掘其他任何一个过程都重要；4、试验律：对于数据挖掘者来说，天下没有免费的午餐，一个正确的模型只有通过试验(experiment)才能被发现；5、模...

一、知识储备数据分析作为一门交叉学科，需要掌握多方面的知识。数学与统计基础，数据分析是指运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。其中当然离不开数学与统计...

5、分析数据。数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有FineBI、Python等。6、得到可视化...

你可以找一本书，对数据挖掘背景和应用介绍比较细，具体方法使用和实例分析。1、数据挖掘原理汉德(DavidHand),曼尼拉(HeikkiMannila),史密斯(PadhraicSmyth)著2、数据挖掘技术:市场营销、销售与客户关系管理领域应用:...

关于入门的教材：互联网，其实不用买什么书网络基本都有；要有好的搜索能力，当然包括搜各种软件！SPSS和Clementine软件的说明和案例，都做一遍；《数据挖掘——客户关系管理的艺术》《调查研究中的统计分析法》《Excel高级应用...

数据挖掘的入门概念1数据挖掘数据挖掘(DataMining，简称DM)，是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。2机器学习与数据挖掘与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质...

而数据挖掘中的朴素贝叶斯算法需要概率方面的知识，SKM算法需要高等代数或者区间论方面的知识。当然，我们可以直接套模型，R、Python这些工具有现成的算法包，可以直接套用。但如果我们想深入学习这些算法，最好去学习一些数学知识...

回python推荐粗读《HeadFirstPython》一书,该书浅显易懂,有C语言基础的人只需一天就能读完,并能够使用python进行简单编程。“HeadFirst”系列的数都很适合初学者,我还读过《HeadFirst设计模式》和《HeadFirstStati...