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2018-06-11 12:34:59|已浏览：5052次
作为一门学科，数据挖掘对于世人来说在很大程度上是透明的。我们在大多数时间都从未注意到它的发生。但每当我们办理商店购物卡、使用信用卡购物或在网上冲浪时，都在创建数据。这些数据以大数据集形式存储在我们每天与之打交道的公司所拥有的功能强大的计算机上。 存在于这些数据集之内的便是模式 - 表明我们的兴趣、习惯和行为。数据挖掘可让人们找到并解读这些模式，从而帮助人们做出更明智的决策，并更好地为客户服务。
本培训旨在向您介绍数据挖掘方面的常见概念和做法。 主要目标读者除了大学生之外，还有希望通过挖掘数据，使用信息系统和技术解决业务问题，但在计算机科学方面没有正式相关背景或教育经历的业务专家。 尽管数据挖掘融合了应用统计、逻辑、人工智能、机器学习和数据管理系统，但您不需要在这些领域具有很强的背景即可参加本次培训，来学会使用RapidMiner。 虽然学过统计学和数据库方面的初级大学课程将会有所帮助，但本培训中对成功学习如何挖掘数据需要了解的概念和技术进行了解释。
本培训中的每一课都将介绍一到两种数据挖掘概念或技术。本培训介绍了如何使用RapidMiner软件工具进行某些类型的数据挖掘。 此外，本培训并非面面俱到，虽然其中包含了众多常见的数据挖掘技术，但通过利用RapidMiner还能够执行许多本培训中未涵盖的数据挖掘工作。
在讲述数据挖掘算法的每一课都将遵循相同的格式。 首先，各课都将提供一个称为背景和概要说明的情景。 这一部分将帮助您了解数据挖掘可以帮助解决的某些类型的问题。 其目的是帮助您思考针对您可能面临的组织问题，应用给定课时中介绍的数据挖掘技术的方式。 在背景和概要说明之后，将列出一组学习目标。 这一部分是为了说明每课时都旨在教给您一些有关数据挖掘的全新知识。 通过在每课时开始列出学习目标，您将能够更好地了解可以从中学到的内容。 接下来是介绍每课时主题内容的多个部分。 在这些部分中，常常会给出一些逐步操作示例，您可以跟随这些示例进行实际的数据挖掘工作。 在介绍完主要概念后，每课时的最后还将包含章节汇总、帮助您巩固章节的要点。
RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2013年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。
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