(我承认,这个是标题党!)

今儿看到 Ajay Ohri 那儿推荐了多伦多大学 S. Sayad 教授的关于数据挖掘的一个在线介绍。这个介绍包含了完整的数据挖掘过程,以及数据挖掘技术的分类,并且每一项都可以通过超链接到相应的分支。让人爱不释手,大赞之!

S. Sayad 教授在数据挖掘过程定义上同从比较流行的 CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining)有些区别:

  1. Problem Definition
  2. Data Preparaion
  3. Data Exploration
  4. Modelling
  5. Evaluation
  6. Deployment

(但个人认为这两种说法其实没有脱离问题的本质,是一致的)。

而重头戏则是关于数据挖掘(统计分析)技术的两大领域

  • 描述
  • 推断

挖掘(分析)技术的对应关系(超链接的脑图?),

首先是——描述:

最后是 S. Sayad 教授的数据挖掘在线 intro,请猛击之!

再补一句:关于数据挖掘软件的介绍,没有 R,抱怨一下~~

附1:

标准的“商业”数据挖掘过程:

  1. Business Understanding
  2. Data Understanding
  3. Data Preparaion
  4. Modelling
  5. Evaluating
  6. Deployment

固定链接:http://bjt.cos.name/2010/12/toronto-data-mining-intro/‎