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:formarketing,sales,andcustomerrelationshipma(美)MichaelJ.A....

（2）量化规则：性别=女=》平均收入=2300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...

1.数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据挖掘...

3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看Python教程，面向零基础。再说说两者有...

要学数据挖掘需要学好统计学的知识，统计学软件有专门做数据分析的spss，和数值计算方面强大的matlab。但这两个软件和有没有编程基础关系不大，matlab可能需要一些编程，spss并不需要。同时因为在数据挖掘过程中，需要建模，而...

1，SQL（数据库）处理海量的数据，数据来源于数据库，从数据库取数据，何建立两表、三表之间的关系，想要的特定的数据等，而这些是需要SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。2，统计学基础：数据分析的前提要对数据...

还是要学一下的。数据挖掘算法：算法是要学的，但是不一定纯理论，在分布式环境中实现算法，本身就是一个大的挑战。各种系统的源码学习：比如Hadoop、Spark、Kafka的源码，想深入搞大数据，源码跑不掉。

书名：Python数据挖掘入门与实践作者：[澳]RobertLayton译者：杜春晓豆瓣评分：7.9出版社：人民邮电出版社出版年份：2016-7页数：252内容简介：本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和...

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学的知识,需要有微积分、线...

4.数据分析与建模这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。5.数据可视化和分析报告撰写学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。数据分析入门需要掌握的技能...