《数据挖掘》读书笔记
地理数据挖掘(导师制读书笔记)
地理数据挖掘李楠数据挖掘含义•数据源的真实、大量、有噪音•用户兴趣•发现数据“三可一仅”•三个特性：先前未知、有效、可实用数据挖掘流程建立数据模型——以时间序列分析为例•组成成分：季节变动、长期趋势、循环变动、不规则变动•时间序列组合模型•插值分析时间平稳•随机变量的基本特性必须能在包括未来阶段的一个长时期里维持不变•样本数据时间序列的本质特征仍能延续到未来•假定某个时间序列由某一随机过程（stochastic process）生成，即假定时间序列{Xt}（t=1, 2, …）的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到的。
如果经由该随机过程所生成的时间序列满足下列条件：•均值E(Xt)=m是与时间t 无关的常数；•方差Var(Xt)=s^2是与时间t 无关的常数；•协方差Cov(Xt,Xt+k)=gk 是只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数；则称经由该随机过程而生成的时间序列是（弱）平稳的（stationary)。
该随机过程便是一个平稳的随机过程（stationary stochastic process）时间自相关时间分析流程（百度百科）第一步收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图第二步分析时间序列第三步求时间序列的长期趋势(T)季节变动(s)和不规则变动(I)的值，并选定近似的数学模式来代表它们。
对于数学模式中的诸未知参数，使用合适的技术方法求出其值。
第四步利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值s，在可能的情况下预测不规则变动值I。
然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y：加法模式T+S+I=Y、乘法模式T×S×I=Y以《基于时间序列建模的城市热岛的时间尺度成分分离方法与应用》为例（知网）•确定分析对象•获取数据•数据预处理（根据时间尺度转换原理）•量化研究对象•建立时间序列模型•结果的分析与评价时间非平稳情况的处理方法•可以先去掉趋势（detrend)；•如果变量间是协整的，可采用协整的方法进行回归或者预测。
机器学习与数据挖掘读书笔记
《机器学习与数据挖掘》读书笔记一、内容概要引言：简要介绍机器学习和数据挖掘的背景、应用领域以及它们的重要性。
概述机器学习和数据挖掘的基本概念及其在现代社会的广泛应用。
机器学习概述：阐述机器学习的基本原理、分类及关键要素。
包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等不同类型的机器学习方法的介绍。
数据挖掘技术：详细介绍数据挖掘的基本概念、过程和方法。
包括数据预处理、特征选择、聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等内容。
常用算法解析：介绍机器学习和数据挖掘中常用的算法，包括决策树、神经网络、支持向量机（SVM）、随机森林等，并对各个算法的原理和应用进行解析。
实践案例分析：通过具体案例，展示机器学习和数据挖掘技术在各个领域的应用，包括金融、医疗、电商等行业的实际应用案例。
技术挑战与前沿趋势：分析机器学习和数据挖掘领域面临的技术挑战，如数据质量问题、模型泛化能力、计算资源限制等，并探讨当前领域的前沿趋势和未来发展方向。
应用前景展望：探讨机器学习和数据挖掘技术在未来的发展趋势，以及它们在不同领域的应用前景，如人工智能、物联网、自动驾驶等领域。
通过阅读本书，我对机器学习和数据挖掘有了更深入的了解，掌握了相关理论知识和技能，对实际应用有了更清晰的认知。
也认识到了该领域的挑战和发展趋势，对未来的学习和工作具有重要的指导意义。
1. 本书背景及简介在数字化时代，数据成为了一种宝贵的资源，如何有效地挖掘和利用这些数据，成为了各行各业所面临的共同挑战。
《机器学习与数据挖掘》一书正是在这样的背景下应运而生。
本书集结了机器学习与数据挖掘领域的最新理论与实践成果，旨在帮助读者深入理解和掌握这两个领域的核心技术与原理。
本书首先对机器学习和数据挖掘的起源、发展及现状进行了全面的介绍。
随着信息技术的飞速发展，尤其是大数据时代的到来，传统的数据处理和分析方法已经无法满足复杂多变的数据环境需求。
而机器学习和数据挖掘技术的崛起，为从海量数据中提取有价值信息、预测未来趋势、实现智能化决策提供了强有力的支持。
数据挖掘感想
数据挖掘感想通过学习一个学期得数据挖掘课对数据挖掘有了一定得理解,也掌握了,理解了一些数据挖掘中用到得重要得算法.在这个数据膨胀得大数据时代我们需要筛选，查询数据,处理数据.我们瞧到得听到得都就是数据,在这互联网时代数据更多,信息很多。
但就是有些网站比如百度，谷歌,雅虎等为我们得学习生活带来了很多便利.我们为了更正确更有效得利用与处理数据必须要利用数据挖掘技术，因为有了这技术我们以后得数字化生活变得更方便，不会因为数据多,信息多而感到反感。
所以我真正得体会到了数据挖掘得优越性。
同时我学习一些算法过后也感觉到了其复杂性,因为数据挖掘算法众多,掌握起来比较困难。
我们主要学习了贝叶斯分类算法,决策树分类算法等算法，这些就是比较简单并且利用比较广泛得算法。
也学习了数据得概念,数据理解包括收集原始数据、数据描述、数据探索分析与数据质量描述。
我们首先收集大量得数据然后对此进行数据描述分类数据,然后优化净化数据,并对此进行分类整理，保存查询,搜索数据等.贝叶斯算法:贝叶斯分类基于贝叶斯定理，贝叶斯定理就是由18世纪概率论与决策论得早起研究者Thｏmas Bayes发明得，故用其名字命名为贝叶斯定理。
分类算法得比较研究发现，一种称为朴素贝叶斯分类法得简单贝叶斯分类法可以与决策树与经过挑选得神经网络分类器相媲美。
用于大型数据库,贝叶斯分类法也已表现出高准确率与高速度。
目前研究较多得贝叶斯分类器主要有四种,分别就是:Ｎaiｖe Bayｅs、TＡN、BAN与GBＮ。
朴素贝叶斯分类就是一种十分简单得分类算法，思想基础就是这样得：对于给出得待分类项,求解在此项出现得条件下各个类别出现得概率,哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类。
贝叶斯定理（Bayes’ ｔｈeｏrｅm)就是概率论中得一个结果,它跟随机变量得条件概率以及边缘概率分布有关。
在有些关于概率得解说中,贝叶斯定理能够告知我们如何利用新证据修改已有得瞧法。
通常,事件Ａ在事件B(发生)得条件下得概率，与事件Ｂ在事件A得条件下得概率就是不一样得;然而,这两者就是有确定得关系，贝叶斯定理就就是这种关系得陈述。
数据分析-可视化挖掘读书笔记
数据分析可视化挖掘读书笔记
20160211 公共号劲说
可视化分析常解的业务问题
书中将可视化分析应用的领域做了一个比较简洁的归类，非常适合大家参考，书中提到的目标市场、交叉营销、客户画像、识别客户需求、竞争分析、欺诈识别、流失分析在电商平台都有涉及
可视化分析常用的方法
书中将可视化常用的分析方法做了归类，多维对比可视化、空间可视化、可视化分类挖掘、可视化估值、可视化聚类、可视化关联分，并且注明了在常用业务问题中可能会使用的可视化分析方法
可视化分析的流程
书中将可视化分析过程划分了四个大的阶段，计划阶段、数据准备阶段、数据分析阶段和实施阶段，下面举个例子详细说明我比较关注的二个子阶段：识别关键业务问题，和分析可视化和挖掘模型
客户流失项目识别关键的业务问题
首先业务人员和数据分析人员一起定义业务规则，什么是"流失客户"?，比如对快消品可以定义六个月内没有重复购买就算流失客户，然后要和业务人员了解客户流失的一些相关因素
然后我们定义项目的目标，比如:客户流失率下降5%，同时ROI大于1.5，对于小电商主要考虑的拉新，对于大中电商流失是主要考虑的因素，对于大电商减少5%的流失率就是很大的年销售额了
客户流失项目分析可视化和挖掘模型
首先分析转向竞争者服务的客户特征，我们可以通过多维分析观察数据，通过关联分析寻找和流失相关的因素，我们可以通过聚类将流失客户划分为相似的分组，对每个分组归类特征
其次分析当前有类似特征的客户，我们可以设计分类模型，将客户划分为”流失“和”不流失“二类
最后分析潜在流失客户，我们可以设计估值模型估算潜在流失客户可能流失的时间段，针对处于不同流失阶段的客户采用合适的市场营销行动保留这些客户。
数据挖掘 你必须知道的32个经典案例
本节包含了4个经典案例，主要涉及气象预测、地震预测和生物信息学等领 域。例如，“气候变化预测”案例分析了如何利用时间序列数据来预测气候变化 趋势；“人类基因组计划”则探讨了如何利用生物信息学方法分析人类基因组数 据。
本节包含了5个经典案例，主要涉及情感分析、社交网络分析和图像识别等 领域。例如，“Twitter情绪分析”案例分析了如何利用情感分析技术来识别 Twitter上的正面和负面情绪；“Facebook好友推荐算法”则探讨了如何利用社 交网络数据来推荐可能的好友。
精彩摘录
在当今这个大数据时代，数据挖掘作为一项关键技术，已经引起了广泛的。 很多人都对数据挖掘抱有浓厚的兴趣，但却缺乏实际应用的经验。为了帮助读者 更好地理解和应用数据挖掘，本书将摘录《数据挖掘：大家必须知道的32个经典 案例》这本书中的一些精彩案例。
某大型银行为了预测客户流失，利用数据挖掘技术对客户信息进行分析。他 们首先对客户进行分类，根据客户的行为和属性，将他们分为高风险和低风险两 类。接着，利用决策树算法建立模型，预测哪些客户可能会流失。通过这个模型， 银行成功地预测了大部分可能会流失的客户，从而提前采取措施留住这些客户。 这个案例告诉我们，通过数据挖掘技术，企业可以更好地了解客户，提高客户满 意度和忠诚度。
某个互联网公司为了提高广告投放效果，利用数据挖掘技术制定了精准营销 策略。他们首先对用户的历史浏览数据进行挖掘，了解用户的兴趣爱好和购买行 为。然后，根据这些信息将用户分为不同的群体，并为每个群体制定相应的广告 投放策略。通过这个策略，该互联网公司的广告投放效果得到了显著提升。这个 案例告诉我们，数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解用户需求，实现精准营销。
数据分析在商业智能领域的应用：SAP的供应链优化该案例详细介绍了如何 利用数据分析技术优化SAP公司的供应链管理。通过实时监控和分析供应链数据， 包括库存、订单、生产和运输等信息，采用预测模型来预测未来的需求变化，从 而优化库存水平和生产计划。此案例的价值在于展示了数据分析在商业智能领域 的实际应用，提高了企业的运营效率和成本控制能力。
《数据挖掘》读书报告
《数据挖掘导论》读书报告随着网络信息时代的到来，数据收集和数据存储技术也在飞速发展，使得各组织机构可以积累海量数据。
然而，提取有用的信息已经成为巨大的挑战。
由于数据量太大，无法使用传统的数据分析工具和技术处理它们。
有时，即使数据集相对较小，但由于数据本身具有的一些非传统特点，也不能使用传统的方法进行处理。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。
它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型提供了令人振奋的机会。
我所阅读的《数据挖掘导论》与其他同类图书不同的是，这本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题上。
而且本书只要求很少的预备知识，即使没有数据库背景，只需要很少的统计学或数学知识背景，就能读懂其中的内容。
《数据挖掘导论》共分为十章，主要涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
除异常检测外，每个主题都分两章讲述。
对于分类、关联分析和聚类，前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章深入讨论高级概念和算法。
第一章的绪论主要对数据挖掘进行了概述。
什么是数据挖掘？用比较简洁的话说，数据挖掘就是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程，它是数据库中知识发现全过程的一个核心步骤。
作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。
相对于传统数据分析方法，数据挖据技术需具备以下特征：（1）由于数据挖掘通常要处理的数据是海量的，它的算法必须是可伸缩的；（2）为低维数据开发的传统数据分析技术通常不能很好地处理那些具有成千上百属性的数据集，且随着维度的增加，某些数据分析算法的计算复杂性也在迅速增加，这就要求数据挖掘技术具有高维性；（3）数据挖掘还需具备处理异种数据和复杂数据的能力；（4）需要开发分布式数据挖掘技术来处理在地理上分布在属于多个机构的资源中的数据；（5）能自动地产生和评估假设等。
最新《数据仓库与数据挖掘》讲课笔记02
第二周：2012/9/4第三讲：数据仓库的多维数据模型数据仓库多维数据模型（Multi-Dimensional Data Model）是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型，其基本的应用是为了实现OLAP（Online Analytical Processing）。
1.度量值（Measure）度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。
例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。
度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。
2. 事实数据表（Fact Table）度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。
事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运作历史的信息。
3.维度成员（Dimension Member）维的一个取值称为该维的一个维度成员（简称维成员）。
如果一个维是多级别的，那么该维的维度成员是在不同维级别的取值的组合。
例如，考虑时间维具有日、月、年这3个级别，分别在日、月、年上各取一个值组合起来，就得到了时间维的一个维成员，即“某年某月某日”。
4. 维度表（Dimension Table）包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。
维度表和事实表相互独立，又互相关联并构成一个统一的模式。
构建多维数据集时常用的架构：1.星型模式星型模式是一种多维的数据关系,它由一个事实表(Fact Table)和一组维表(Dimens ion Table)组成。
每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。
事实表的非主键属性称为事实(Fact),它们一般都是数值或其他可以进行计算的数据; 而维表大都是文字、时间等类型的数据，按这种方式组织好数据我们就可以按照不同的维(事实表的主键的部分或全部)来对这些事实数据进行求和(summary)、求平均(average)、计数(count)、百分比(percent)的聚集计算，甚至可以做20-80 分析。
读书笔记中的数据挖掘技巧与信息提取方法
读书笔记中的数据挖掘技巧与信息提取方法引言：随着信息时代的到来，我们面临着海量的数据，如何从中获取有用的信息成为了一个重要的问题。
在读书笔记中，我们可以应用数据挖掘技巧和信息提取方法，帮助我们更好地理解和应用所读书籍的内容。
本文将介绍一些常用的数据挖掘技巧和信息提取方法，并探讨它们在读书笔记中的应用。
一、文本挖掘技术文本挖掘技术是指从大规模的文本数据中提取有用信息的一种方法。
在读书笔记中，我们可以应用文本挖掘技术来分析书籍的内容，提取关键词、主题和情感等信息。
1. 关键词提取关键词提取是文本挖掘中常用的技术之一。
通过分析文本中的词频、词性等信息，可以提取出代表文章核心内容的关键词。
在读书笔记中，我们可以利用关键词提取技术来总结书籍的主题和重点，方便日后回顾和复习。
2. 主题模型主题模型是一种用于从文本中发现主题的方法。
通过对文本进行聚类和分类，可以将文本分为不同的主题。
在读书笔记中，我们可以使用主题模型来分析书籍的章节和段落，帮助我们更好地理解书籍的结构和内容。
3. 情感分析情感分析是指通过分析文本中的情感词汇和语义信息，来判断文本的情感倾向。
在读书笔记中，我们可以应用情感分析技术来分析书籍中的情感表达，了解作者的态度和观点，从而更好地理解书籍的内涵。
二、数据可视化方法数据可视化是一种将数据以图形形式展示的方法。
通过将数据可视化，我们可以更直观地理解和分析数据，从而更好地理解书籍的内容。
1. 词云词云是一种将文本中的关键词以图形形式展示的方法。
通过生成词云，我们可以直观地看到书籍中的关键词分布，帮助我们抓住书籍的重点和主题。
2. 图表分析图表分析是一种将数据以图表形式展示的方法。
通过绘制柱状图、折线图等图表，我们可以更直观地看到数据的分布和趋势，从而更好地理解书籍中的数据和信息。
三、信息提取方法信息提取是一种从非结构化文本中提取结构化信息的方法。
在读书笔记中，我们可以应用信息提取方法来提取书籍中的重要信息，帮助我们更好地整理和总结所读书籍的内容。
黑马程序员 6天数据挖掘 笔记
《黑马程序员 6天数据挖掘笔记》一、引言在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业和个人获得竞争优势的核心资源。
数据挖掘作为从大量数据中发现规律、建立模型的技术，已经成为了互联网和科技领域的热门话题。
对于想要深入了解数据挖掘的人来说，《黑马程序员 6天数据挖掘》课程提供了一个全面系统的学习路径。
在接下来的文章中，我们将从简单到复杂、由浅入深地讨论这个主题，并对《黑马程序员 6天数据挖掘》进行深入剖析和总结。
二、基础概念1. 数据挖掘的定义和作用让我们先从数据挖掘的基础概念入手。
数据挖掘是指从大量数据中挖掘出未知的、有意义的、新的且潜在有用的知识的过程。
它可以帮助企业从海量数据中发现商业价值，为决策提供支持。
在《黑马程序员6天数据挖掘》中，老师通过生动的案例和清晰的概念解释，帮助学员初步建立了对数据挖掘的认识。
2. 数据挖掘的基本流程数据挖掘的基本流程包括数据采集、数据清洗、特征选择、建模与评估等步骤。
每个步骤都有其独特的方法和技巧，需要结合实际情况和具体问题进行调整和应用。
在《黑马程序员 6天数据挖掘》课程中，学员通过实际操作，深入理解了每个步骤的重要性和相互关系。
三、实战案例1. 电商全球信息湾用户行为分析通过分析电商全球信息湾的用户行为数据，可以帮助电商企业更好地了解用户的偏好和行为习惯，从而提供个性化服务和精准营销。
在《黑马程序员 6天数据挖掘》中，老师通过一个真实的电商案例，详细介绍了用户行为数据的收集和分析方法，为学员提供了宝贵的实战经验。
2. 基于文本数据的情感分析情感分析是将自然语言处理和数据挖掘技术相结合的一种技术，可以帮助企业挖掘用户的情感倾向和态度，用于舆情监控、产品反馈等方面。
在《黑马程序员 6天数据挖掘》课程中，学员学习了如何利用Python对文本数据进行情感分析，并利用可视化工具展示情感分析结果，加深了对数据挖掘技术在实际应用中的理解。
四、个人观点和总结通过学习《黑马程序员 6天数据挖掘》课程，我对数据挖掘这个领域有了更深入的认识和理解。
数据挖掘复习笔记第一部分
Course Review1Introduction to data mining, some definition (Ch1,Ch3)2 Data preprocessing Ch2 ( Han,data mining book)Why preprocess the data?Data cleaning 清理Data integration 集成Data transformation 变换Data reduction 约简Data discretization 离散化3 Data Warehouse and OLAP Technology: An Overview Ch2What is warehouse?Difference between warehouse and database4 Classification and Prediction Ch4Distance based algorithm: KNN (K- Nearest Neighbors)Classification by Decision Tree Induction : ID3 strategyClassification by BayesianPrediction by linear regression5 Cluster Analysis （Ch5）Distance measure: Euclidean distance, Manhattan distanceHierarchical Methods: Agglomerative, DivisivePartitioning Methods: k-Means, k-Medoid / PAM (Partition Around Medoids)Clustering Cluster based on attribute: ROCKClustering in large database: BIRCH,DBSCAN,CURE6 Association Rules （Ch6）Basic concept: Support , confidence, correlationEfficient and Scalable Frequent Itemset Mining Methods: Apriori algorithmImproving the Efficiency of Apriori: partitioning ,sampling, FP-growth withoutcandidate generationMining Various Kinds of Association Rules:Multi-level, Multidimensional,QuantitativeFrom Association Mining to Correlation Analysis: Strong Rules Are NotNecessarily InterestingIntroduction to data mining, some definition (Ch1,Ch3)1 Data mining (knowledge discovery from data) （数据挖掘的定义）Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patternsor knowledge from huge amount of data1+ 数据挖掘与只是发现的异同从大量的数据中提取非平凡的，先前不知道的，潜在有用的模式的过程。
数据挖掘概念和技术读书笔记
数据挖掘概念和技术读书笔记时代的挑战近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,千千万万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等,这一势头仍将持续发展下去。
于是,一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代,信息过量几乎成为人人需要面对的问题。
如何才能不被信息的汪洋大海所淹没,从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢?要想使数据真正成为一个公司的资源,只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。
需要是发明之母，因此,面对"人们被数据淹没,人们却饥饿于知识"的挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。
这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。
实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。
最好能用自然语言表达所发现的结果。
2.历史的必然从商业数据到商业信息的进化过程中，每一步前进都是建立在上一步的基础上的。
见下表。
表中我们可以看到，第四步进化是革命性的，因为从用户的角度来看，这一阶段的数据库技术已经可以快速地回答商业上的很多问题了。
从下表中还可以清晰得看到，数据挖掘的应运而生是历史必然的选择，它符合人类社会的认识事物的客观发展规律，仅从这一点上来讲，刚刚开始处于流行中的数据挖掘的前景还是非常乐观的。
进化阶段商业问题支持技术产品厂家产品特点数据搜集(60年代)"过去五年中我的总收入是多少?"计算机、磁带和磁盘IBM,CDC提供历史性的、静态的数据信息数据访问(80年代)"在纽约的分部去年三月的销售额是多少?"关系数据库(RDBMS)，结构化查询语言(SQL)，ODBCOracle、Sybase、Informix、IBM、Microsoft在记录级提供历史性的、动态数据信息数据仓库；决策支持(90年代)"在纽约的分部去年三月的销售额是多少?洛杉矶据此可得出什么结论?"联机分析处理(OLAP)、多维数据库、数据仓库Pilot、Comshare、Arbor、Cognos、Microstrategy在各种层次上提供回溯的、动态的数据信息数据挖掘(正在流行)"下个月洛杉矶的销售会怎么样?为什么?"高级算法、多处理器计算机、海量数据库Pilot、Lockheed、IBM、SGI、其他初创公司提供预测性的信息3.数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘读书笔记
数据挖掘读书笔记导语：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。
以下本人为大家介绍数据挖掘读书笔记文章，欢迎大家阅读参考!数据挖掘读书笔记1 1、数据挖掘要解决的问题可伸缩高维性异种数据和复杂数据数据的所有权与分布非传统的分析2、数据挖掘任务1）预测任务2）描述任务A预测建模：分类-预测离散的目标变量和回归-预测连续的目标变量B关联分析C聚类分析D异常检测3、属性的四种类型1）标称2）序数3）区间4）比率数据挖掘读书笔记2 1. 确定业务对象清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步.挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的.2. 数据准备1）数据清理消除噪声或不一致数据。
2）数据集成多种数据源可以组合在一起3）数据选择搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据.4）数据变换将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键.3. 数据挖掘对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成.4. 结果分析解释并评估结果.其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术.5. 知识的同化将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去.3、数据挖掘热点电子商务网站的数据挖掘在对网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自于两个方面：一方面是客户的背景信息，此部分信息主要来自于客户的登记表；而另外一部分数据主要来自浏览者的点击流，此部分数据主要用于考察客户的行为表现。
但有的时候，客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。
在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。
《数据挖掘》读书笔记
《Data Analysis: with open source tools》第18章预测分析读书笔记一、全书概况1.作者简介本书作者是Philipp K. Janer，他凭借着自己多年来担任物理学家和软件工程师的经验，为数据分析和数学建模提供咨询服务。
他是Gnuplot in Action：Understanding Data with Graphs（Manning出版）的作者，也在O’Reilly Network、IBM developerWorks和IEEE Software发表过大量文章，拥有华盛顿大学理论物理学博士学位。
2.本书大纲本书中文名为《数据之魅：基于开源工具的数据分析》，共分为四个部分19章节。
第一部分为1－6章，讲述的是如何通过图表技术来观察数据，分别介绍了单变量、双变量、时间序列、多变量的图表技术应用。
第二部分为7-11章，讲述了如何通过各种建模方法来分析数据，讨论了数量级估计和不确定性因素、开发模型的基本组件。
第三部分为12-15章，着重阐述如何进行数据挖掘，如何运用模拟、聚类等方法挖掘有用的知识。
第四部分为16-19章，强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。
另外，本书每章的最后都有一个标题为“工作坊”的小节，介绍通过各种开源工具和源码库来实践当前章节所讲述的理论，例如Python、R、gnuplot、Sage等。
本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。
通过本书的阅读，笔者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。
二、第18章预测分析本章讨论的是如何直接根据数据来进行预测。
在第二部分中，作者介绍了通过构造某种概念模型来进行预测的方法，但当环境复杂时，我们可能面临着没办法构造概念模型的问题，所以本章的预测法很好的解决了这一难题。
预测分析用于描述直接从数据中获取预测信息为目的的各种任务，其中以下三个应用领域比较突出，分别是：1）分类或者监督学习。
数据挖掘概念与技术第三版知识重点
数据挖掘概念与技术第三版知识重点《数据挖掘概念与技术第三版知识重点》数据挖掘这事儿啊，就像是在一个巨大的宝藏库里找宝贝。
《数据挖掘概念与技术第三版》这本书呢，那可真是一本寻宝秘籍。
咱先说数据挖掘的概念。
数据挖掘啊，就好比是一个超级侦探在海量的信息里寻找线索。
它不是随随便便地乱翻数据，而是有目的、有方法地从一大堆看起来杂乱无章的数据当中找出那些隐藏着的、有价值的东西。
这就像是在沙子里找金子，金子可不会自己蹦到你眼前，你得用对方法。
那数据挖掘的目的是啥呢？就是要把那些隐藏在数据背后的规律、模式还有关系都给揪出来。
比如说，一家电商公司想知道顾客的购买习惯，数据挖掘就能通过分析顾客的购买记录、浏览记录这些数据，找出哪些产品经常被一起购买，哪些顾客在特定的时间更愿意花钱之类的规律。
这对商家来说可太有用了，就像给了他们一双透视眼，能看穿顾客的心思。
再讲讲数据挖掘的技术。
其中一个重要的技术就是分类。
这怎么理解呢？就像把一群小动物按照它们的特征分到不同的笼子里。
比如说把会飞的动物放在一个笼子，四条腿的动物放在另一个笼子。
在数据挖掘里呢，就是把数据按照不同的类别进行划分。
比如说判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件，这就是分类技术的应用。
算法就像是这个分类过程中的小助手，它有很多种，像决策树算法就像是一个有很多分支的树状结构，每一个分支就是一个判断条件，通过这些条件就能把数据分到合适的类别里。
还有关联规则挖掘技术。
这就像是发现事物之间的小秘密。
就像我们发现喝牛奶的时候搭配面包的人很多，那牛奶和面包之间就有很强的关联关系。
在数据挖掘中，通过关联规则挖掘技术就能找出数据之间这样的关系。
这对超市摆放商品可太有帮助了，要是把关联性强的商品放在一起，顾客就更容易购买，这能提高销售额呢。
聚类技术也很关键。
这有点像把一群人按照他们的性格或者爱好分成不同的小团体。
在数据世界里，就是把数据按照相似性分成不同的簇。
比如说分析一群用户的消费行为，把消费习惯相似的用户聚成一类，这样企业就能针对不同的用户群体制定不同的营销策略。
数据挖掘心得体会
数据挖掘心得体会【篇一：数据挖掘课程体会】数据挖掘课程体会学习数据挖掘这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门课程的一些技术有了一定的了解，并明确了一些容易混淆的概念，以下主要谈一下我的心得体会。
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。
要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。
随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。
数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。
所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持或数据分析使用。
数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。
主要是可以做以下几件事：分类、估计、预测、关联分析、聚类分析、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。
在这里就不一一介绍了。
在学习关联规则的时候，提出了一个关于啤酒与纸尿布的故事：在一家超市里，纸尿布与啤酒被摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使得啤酒和纸尿布的销量双双增加了。
其实，这是由于这家超市对其顾客的购物行为进行购物篮分析，在这些原始交易数据的基础上，利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。
从而意外的发现跟纸尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。
按我们的常规思维，啤酒与纸尿布是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析后，却可以寻求到这一有价值的规律。
这个故事在一定程度上说明了数据挖掘技术的巨大价值。
总之，非常感谢周教员在这十余周的精彩授课，让我受益匪浅，我会继续学习这门课程，努力为今后的课题研究或论文打好基础。
量化投资：交易模型开发与数据挖掘
9.5期货趋势策 略仓位管理方 法
9.6海龟交易法 操作商品期货 策略
10.2演绎推理及归 纳推理规则
10.1机器学习系统 及策略
10.3专家系统体系 结构
10.4遗传算法 基本原理及应
用
10.5使用遗传 算法筛选内嵌 因子
11.2 Boosting模 型因子合成
11.1人工智能选股 Boosting模型使用
读书笔记
使用了优矿作为交易平台，侧重在ML交易策略，包含多因子对冲神经网络风险等模型。 连续遇到两本量化交易的烂书，都是中国人写的。 这是一本如何用Python语言做量化投资的书，应该是个CODER写的，可以当做一个工具书参考。
目录分析
1.1量化投资概述
1.2量化投资与传统 投资的比较
1.3量化投资的国外 发展现状及国内投资 市场未来展望
4.4择时—移动平 均线模型
4.6择时—均线混 合策略
5.1宏观对冲策略
5.2微观对冲策略： 股票投资中的Alpha
策略和配对交易
5.3数据加载
5.4 AlphaHorizon 因子分析—数据格式 化
01
5.5收益分 析
02
5.6信息系 数分析
04
5.8分类行 业分析
06
5.10 AlphaHor izon完整 分析模板
8.2资产配置杠杆的 使用
8.3资产配置策略
8.4风险平价配置方 法的理论与实践
8.6风险管理细则 风险控制的4种基
本方法
8.5资产风险的来 源
8.7做好主观止损 的技巧
9.1凯利公式基本概 念
9.2凯利公式实验验 证
9.3等价鞅策略与反 等价鞅策略
9.4购买股指期货 IF1905被套心理分 析及应对策略
数据挖掘课程体会[五篇模版]
![数据挖掘课程体会[五篇模版]](https://img.taocdn.com/s3/m/50ba0e53a517866fb84ae45c3b3567ec102ddcef.png)
数据挖掘课程体会[五篇模版]第一篇：数据挖掘课程体会数据挖掘课程体会学习数据挖掘这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门课程的一些技术有了一定的了解，并明确了一些容易混淆的概念，以下主要谈一下我的心得体会。
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。
作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。
要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。
随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。
数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。
所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持或数据分析使用。
数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。
主要是可以做以下几件事：分类、估计、预测、关联分析、聚类分析、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。
在这里就不一一介绍了。
在学习关联规则的时候，提出了一个关于啤酒与纸尿布的故事：在一家超市里，纸尿布与啤酒被摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使得啤酒和纸尿布的销量双双增加了。
其实，这是由于这家超市对其顾客的购物行为进行购物篮分析，在这些原始交易数据的基础上，利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。
从而意外的发现跟纸尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。
按我们的常规思维，啤酒与纸尿布是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析后，却可以寻求到这一有价值的规律。
这个故事在一定程度上说明了数据挖掘技术的巨大价值。
总之，非常感谢周教员在这十余周的精彩授课，让我受益匪浅，我会继续学习这门课程，努力为今后的课题研究或论文打好基础。
《数据挖掘导论》读书报告
《数据挖掘导论》读书报告时间：2020年08月03日编稿：作者二第一篇：《数据挖掘导论》读书报告数据收集和数据存储技术的快速进步使得各组织机构可以积存海量数据。
然而，提取实用的信息已经成为巨大的挑战。
通常，由于数据量太大，无法使用传统的数据分析丁具和技术处理它们。
有时，即使数据集相对较小，但由于数据本身具有一些非传统特点，也不能使用传统的办法处理。
在另外一些情况下，面临的问题不能使用已有的数据分析技术来解决。
这样，就需要开辟新的办法。
数据挖掘是一种技术，它将传统的数据分析办法与处理大量数据的复杂算法相结合。
数据挖掘为探査和分析新的数据类型以及用新办法分析旧有数据类型提供了令人振奋的机会。
本章，我们概述数据挖掘，并列举本书所涵盖的关键主题。
数据挖掘技术可以用来支持广泛的商务智能应用，如顾客分析、定向营销、工作流治理、商店分布和欺诈检测等。
数据挖掘还能帮助零售商回答一些重要的商务问题，如“谁是最有价值的顾客？”“什么产品可以交叉销售或提升销售? ”“公司明年的收入前景如何？”这些问题催生了一种新的数据分析技术。
医学、科学与工程医学、科学与工程技术界的研究者正在快速积存大量数据，这些数据对获得有价值的新发觉至关重要。
例如，为了更深入地理解地球的气候系统，NASA己经部署了一系列的地球轨道卫星，不停地收集地表、海洋和大气的全球观测数据。
然而，由于这些数据的规模和时空特性，传统的办法常常不适合分析这些数据集。
数据挖掘开辟的技术可以帮助地球科学家回答如下问题：“千旱和飓风等生态系统扰动的频度和强度与全球变暖之间有何联系？”“海洋表面温度对地表落水量和温度有何影响？”“如何准确地预测一个地区的生长季节的开始和结束？”什么是数据挖掘数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发觉实用信息的过程。
数据挖掘技术用来探査大型数据库，发觉先前未知的实用模式。
数据挖掘还可以预测将来观测结果，例如，预测一位新的顾客是否会在一家百货公司消费100美元以上。
数据挖掘与分析心得体会
数据挖掘与分析心得体会第一篇：数据挖掘与分析心得体会正如柏拉图所说：需要是发明之母。
随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。
我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。
正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。
1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。
而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。
作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。
数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。
这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。
是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析有极广泛的应用范围。
典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Data Analysis: with open source tools
第18 章预测分析读书笔记
一、全书概况
1.作者简介
本书作者是Philipp K. Janer ，他凭借着自己多年来担任物理学家和软件工程师的经验，为数据分析和数学建模提供咨询服务。
他是Gnuplot in Action ：Understanding Data with Graphs （Manning 出版）的作者，也在O'Reilly Network 、IBM developerWorks 和IEEE Software 发表过大量文章，拥有华盛顿大学理论物理学博士学位。
2.本书大纲
本书中文名为《数据之魅：基于开源工具的数据分析》，共分为四个部分
19 章节。
第一部分为1－6 章，讲述的是如何通过图表技术来观察数据，分别介绍了单变量、双变量、时间序列、多变量的图表技术应用。
第二部分为7-11 章，讲述了如何通过各种建模方法来分析数据，讨论了数量级估计和不确定性因素、开发模
型的基本组件。
第三部分为12-15 章，着重阐述如何进行数据挖掘，如何运用模拟、聚类等方法挖掘有用的知识。
第四部分为16-19 章，强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。
另外，本书每章的最后都有一个标题为“工作坊” 的小节，介绍通过各种开源工具和源码库来实践当前章节所讲述的理论，例如Python、R gnuplot、Sage等。
本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。
通过本书的阅读，笔者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。
二、第18 章预测分析
本章讨论的是如何直接根据数据来进行预测。
在第二部分中，作者介绍了通
过构造某种概念模型来进行预测的方法，但当环境复杂时，我们可能面临着没办
法构造概念模型的问题，所以本章的预测法很好的解决了这一难题。
预测分析用于描述直接从数据中获取预测信息为目的的各种任务，其中以下三个应用领域比较突出，分别是：1）分类或者监督学习。
将每个纪录分配到已知的
已经定义好的类集合中，如垃圾邮件的过滤；2）聚类或无监督学习。
将纪录归并
为簇，但簇是未知的。
3）推荐。
根据以往的兴趣或者习惯来推荐一个合适
的项目。
其中，分类毋庸置疑是最重要的领域也是研究最深入的领域，本章概括性的介绍最重要的几种分类算法和技术。
1.六种主要的分类算法
1)基于实例的分类和最近邻分类算法基于实例的分类算法，即为了对一个未知的实例分类，为新实例寻找“最相似” 的现有实例，分配已知实例的类标签给新实例。
基于实例的分类没有一个独立的训练阶段，分类中唯一可以调节的参数是邻节点的个数k，因此分类的代价很昂贵。
2)贝叶斯分类器
贝叶斯分类器采用的是一种概率性的分类法。
给定一组属性，它计算实例属于这个或者哪个类的概率，然后一个实例被分配给概率最高的那个类标签。
贝叶斯分类器计算条件概率，给定一组特征的应用以及训练集合中可以完全确定的完整的表达式，能够表示一个实例属于类C 的概率。
但在实际中，直接估算这个概率几乎不可能。
朴素贝叶斯大大简化了问题，使得只需要一次确定一个单独属性中的属性值出现的概率。
贝叶斯网络也可以达到不错的效果，因为可以只保留那些彼此间由因果关系的组合，修剪掉所有可能的特征组合，
3)回归
回归分析指的是，当类标签和特征集合之间存在函数关系时，可以在这种关系上通过调整对数据的一个合适的函数来建立一个分类器。
通常会利用逻辑函数作为一个光滑的逼近代替阶梯函数。
逻辑回归同所有的回归分析方法一样，是一种全局技术，试图优化所有点的调整，而不是只适用于一个特别相关的子集上。
4)支持向量机
支持向量机是基于一种简单的几何构造的的算法。
在二维特征空间的训练实例中，我们选择“最好的”分界线(通常是曲线而非直线)来划分实例属于这个类而不是属于另一个类。
支持向量机给出的答案时“最好的”分界线。
支持向量机首先把寻找决策边界的任务转化为从一组点中构造一条线的集合任务，再寻找拥有最大边缘的决策边界。
另外，支持向量机的一个重要特性是它执行严格的全局优化，能够找出最优超平面。
5)决策树和基于规则的分类器决策树和基于规则的分类器又被称为非度量性分类器，因为它们不需要计算距离。
决策树由一个决策点(树的节点)的层次结构构成。
使用决策树归类一个未知的实例时，在每个树节点检查一个单一的特征。
基于该特征值，选择下一个节点。
树的业节点对应类，一旦达到一个叶节点，待归类的实例就都已分配有相应的类标签。
从训练集获得决策树的主要算法采用的是贪婪算法。
它不能保证会找到最佳解决方案，但能确保解决方案尽可能的好。
决策树和基于规则的分类器之间存在这等价关系。
后者包含一组规则（即对属性值的逻辑条件），在进行集合分类时，就根据它来决定一个测试实例的类标签。
6）其他分类算法
线性判别分析法，它和主成分分析法（PCA类似。
人工神经网络，其思路是构造一个节点网络；每个网络从其他几个节点接受输入，构成其输入的权重平均值，然后将其发送到下一层节点。
在学习阶段，调整权重平均值中用到的权重，以尽量减少训练误差。
2.主要的技术
1）集成方法：Bagging 和Boosting
集成方法指的是为了提高精确度，而将单独的或者“基础的” 分类器的结果联合起来的一组技术。
其基本原理是，只要是独立进行的实验就可以进行预期，因为错误会被消除，平均结果会比单独试验的结果更精确。
Bagging 是引导思路在分类方面的应用。
通过放回抽样这种方式从原始的训练集产生额外的训练集。
最终的类标签将基于多数决定少数或者类似技术进行分配。
Boosting 是另一种利用引导方法来产生额外训练集的技术。
与Bagging 不同的是，Boosting 是一个迭代的过程，它给前几轮中错误分类的实例赋予较高权重，最后的结果有迭代过程中所有基本分类器产生的结果集合组成。
2 ）估计预测误差由于训练错误率通常不能很好的衡量分离器再新的数据上能达到
的精确度。
所以在训练过程中，通常会保留一些数据，用于之后的测试集合。
分类器在测试集合中所达到的错误率可作为泛化错误率。
如果集合中的可用数据较少，则可进行交叉验证。
基本思路是将随机分成同样大小的k 个块的原始数据，执行k 次训练和测试运行。
每次运行时从训练集合中留出一个块，将其用于测试集合。
最后取k 次运行中得到的泛化错误率平均值，以获得预期的整体泛化错误率。
3）类不平衡问题在数据集合中，会出现我们感兴趣的类比其他类出现的频率小很多的情况。
这种类的实例称为正事件，这个类本身称为正类。
评价分类器的惯用衡量标准，例如精确度、误差率，在有明显的类不平衡时不是特别有意义。
更好的评价时召回率和准确率这两个衡量标准。
准确率是所有被标记为正的实例中正确分类的比例；召回率是所有被标记为负的实例中正确分类
的比例。
一条ROC（受试者操作特性）曲线描述的是对于三种不同的分离器实现，在真是的正（坏的事情被标记为坏——“命中”）和虚假的正（好的事情被标记为坏的——“假警报”）之间的权衡。
3.属性的选择
属性的选择对分类的成功具有举足轻重的作用，其重要性甚至胜过分类算法的选择。
不过，对比不同分类器算法及其理论属性更细节的可用信息时，更难找到更好的指导叫我们如何最佳选择、准备和分类器写特征代码。
原因是缺乏严谨性，对于特征选择和编码的建议都是经验性和启发式的。
这导致规模庞大且广味认知的成功应用明显缺乏，除了垃圾邮件过滤器、信用卡欺诈检测和信用评分等被广泛应用。
这表明每一个成功的分类器实现比起依赖算法的依赖更加依赖于特定问题的细节。
三、总结本书逻辑框架清晰、分析深入浅出，是数据挖掘领域的经典入门书籍。
但笔者在阅读此书的时候，由于数理知识和计算机语言相关内容的匮乏，感觉到有些吃力。
但好在每章节最后都有工作坊这一部分，通过模拟实践可以更加容易的掌握晦涩的理论知识。
总的来说，通过对本书的阅读，笔者对数据挖掘以及数据分析有了更加深入的理解和认识，今后笔者会继续此领域的学习，更进一步的进行探究。