大数据挖掘实战：Apriori算法与Tanagra工具详解

本资源是一份深度讲解大数据挖掘技术的培训课程，共计33页，涵盖了数据挖掘的基础概念、方法和实践应用。课程大纲分为十个部分： 1. 数据挖掘概述与数据 (25页)：这部分首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据的定义，数据集的对象（记录、实体或实例）以及它们的属性（特征，如眼睛颜色、温度等）。属性还可细分为离散属性（如邮政编码，姓名）和连续属性（如温度、高度），以及二进制属性作为特殊情况。 2. 可视化与多维数据分析 (17页)：课程强调了数据可视化在理解复杂数据集中的重要性，并探讨了如何通过多维数据分析工具进行数据探索和理解。 3. 分类器与决策树 (48页)：这部分深入研究了决策树算法，它是数据挖掘中的重要分类模型，通过一系列规则对数据进行分类。 4-5. 其他分类器 (67页)：除了决策树，还介绍了其他常见的分类算法，如KNN、SVM等，让学生了解多元分类策略。 6. 分类器应用 (4页)：展示了如何将学到的分类算法应用于实际场景，如预测分析、客户细分等。 7. 关联分析 (38页)：课程专门讲解了Apriori算法，这是一种常用的关联规则学习算法，用于发现数据集中项间的频繁模式，如购物篮分析。 8. 购物车数据分析 (3页)：通过具体案例演示如何利用关联分析技术来优化商品推荐和促销策略。 9. 聚类算法 (66页)：介绍了聚类方法，如K-Means、层次聚类等，帮助用户识别数据中的自然群体。 10. 层次聚类实现 (4页)：详细解释了层次聚类的执行步骤和应用场景，如市场细分或社交网络分析。 此外，课程内容还包括数据集的评估指标，如维度、稀疏性、分辨率、质量（噪音、异常、缺失值和重复值）的处理，这些都是数据挖掘过程中必不可少的技能。通过本课程，学员将掌握从数据清洗、特征工程到模型构建和结果解读的全流程知识，从而更好地玩转大数据挖掘。