Cómo utilizar técnicas de minería de datos cuantitativamente

Etapa 1: Dominar los conceptos y métodos básicos de minería de datos. Primero, tener una comprensión conceptual de la minería de datos y dominar los algoritmos básicos, como los algoritmos de clasificación, los algoritmos de agrupamiento, los algoritmos de filtrado colaborativo, etc.

Bibliografía: "Conceptos y tecnología de minería de datos" (Tercera edición) Traducido por Fan Ming y Meng Xiaofeng.

Segunda etapa: Dominar la minería de datos y el procesamiento distribuido en la era del big data Algoritmo. Ahora que hemos entrado en la era del big data, los algoritmos tradicionales de minería de datos ya no son aplicables

Referencia: "Big Data: Data Mining and Distributed Processing" (tercera edición), traducido por Fan Ming y Meng Xiaofeng: "Big Data: minería de datos a gran escala y procesamiento distribuido en Internet", traducido por Wang Bin.

La tercera etapa: uso de Hadoop para la minería de big data. Hay un componente Mahout dentro de Hadoop, que contiene casi todos los algoritmos de minería de datos, incluida la clasificación, la agrupación en clústeres, las reglas de asociación, etc.

Libro de referencia: "Big Data:

Libro de referencia: "Big Data: minería de datos a gran escala y procesamiento distribuido en Internet", autor Bin Wang.

Bibliografía: Hadoop Practical (Segunda edición)". Escrito por Lu Jiaheng.

Además, la minería de datos es una combinación de tecnología de bases de datos, tecnología de inteligencia artificial, tecnología de aprendizaje automático, teoría del aprendizaje estadístico y visualización de datos. y otras tecnologías, por lo que si desea aprender bien sobre minería de datos, también debe comprender estas tecnologías.

Se recomienda consultar el curso de minería de datos del profesor Wang Can de la Universidad de Zhejiang y buscar.

Esperamos con ansias que aprendan a extraer datos juntos y revelen la belleza de los datos.

Esperamos aprender a extraer datos juntos.