Python讲义：数据挖掘入门与应用

本资源是一份Python讲义，由Yijun Zhao教授于Fordham University在2017年秋季开设的CISC6930数据挖掘课程。课程旨在引导学生探索和理解数据挖掘的重要性以及其在当今社会中的广泛应用。 课程的初衷是应对数据爆炸性增长的挑战，随着互联网、电子商务、金融交易、生物信息学、科学模拟、遥感技术以及社交媒体的飞速发展，大量的数据不断涌现。数据挖掘正是在这种背景下诞生，它是一种从海量数据中提取出有趣（非平凡、隐含且以前未知但可能有用的）模式或知识的过程，也被称为知识发现或KDD（Knowledge Discovery in Databases）。 课程的主要目标包括但不限于以下几个方面： 1. 理解数据挖掘的背景：课程介绍了数据挖掘的起源，强调了随着信息技术的进步，如何从大量日常生活中产生的数据中发掘有价值的信息变得至关重要。 2. 课程大纲与资源：学生可以通过课程网站<http://storm.cis.fordham.edu/∼yzhao/CS6930syllabus.htm> 或者Blackboard上的课程大纲获取详细的教学内容和学习材料。 3. 课程目标：通过学习，学生将掌握数据挖掘的基本概念和技术，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等，以及如何应用这些工具解决实际问题。 4. 实际应用领域：课程涉及的数据挖掘应用场景广泛，如商业决策支持（如用户行为分析）、科学研究（如基因组数据解读）、环境监测（如遥感数据分析）以及社交媒体分析（如情感分析和话题趋势挖掘）。 5. 技术与方法：教授提到的数据挖掘方法包括机器学习算法（如决策树、神经网络、支持向量机等）和模式识别技术，这些都是Python编程中常用于数据挖掘的重要工具。 6. 参考文献：课程内容参考了多位知名学者的研究成果，如Yizhou Sun、Carla Brodley、Eamonn Keogh和Yaser Abu-Mostafa等，表明了课程内容的学术严谨性和实践价值。 这份Python讲义是为那些对数据挖掘感兴趣并希望深入了解这一领域的学生精心设计的，旨在培养他们处理大规模数据、发现潜在模式和知识的能力，以适应现代社会对数据驱动决策的需求。无论是对初学者还是进阶学习者，都能从中受益匪浅。