流数据挖掘

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数据挖掘的20个案例，有电信行业，电力行业，零售行业等。

数据挖掘 PVA捐助者的客户细分,使他们有可能更好地了解其捐助者的行为,并在其数据库中更好地识别捐助者/潜在捐助者的不同细分 介绍我们的数据 为了直观地从我们的数据中挖掘出潜在的相关属性,其中属性数量

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数据挖掘概论 本文档介绍了数据挖掘的基本概念、数据挖掘系统和数据挖掘算法等内容。并给出了相关的国际会议和期刊以及主要参考资料

包含大数据和数据挖掘的知识。大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。

KNN数据挖掘

本文对流域水文进行系统的分析，借助工具软件，进行数据挖掘方面的理论研究，对水利工作者有很强的指导意义

《数据挖掘(概念与技术)》全面而深入地叙述了数据库技术的发展和数据挖掘应用的重要性，数据仓库和OLAP（联机分析处理）技术，数据预处理技术（包括数据清理、数据集成和转换、数据归纳的方法），数据挖掘技术

简单介绍了数据挖掘的研究现状、过程、主要方法和面临的问题以及未来的研究方向