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apriori演算法的java

發布時間:2025-09-18 01:52:24

① 人工智慧是學習什麼

1、學習並掌握一些數學知識

高等數學是基礎中的基礎,一切理工科都需要這個打底,數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎。

線性代數很重要,一般來說線性模型是你最先要考慮的模型,加上很可能要處理多維數據,你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題,為分析求解奠定基礎。

概率論、數理統計、隨機過程更是少不了,涉及數據的問題,不確定性幾乎是不可避免的,引入隨機變數順理成章,相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的演算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的,比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優化理論與演算法,除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式,否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題,優化將是你的GPS為你指路。

以上這些知識打底,就可以開拔了,針對具體應用再補充相關的知識與理論,比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲,更理論一點的還有實/復分析、測度論,偏工程類一點的還有信號處理、數據結構。

2、掌握經典機器學習理論和演算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜,並爭取掌握每一個經典的機器學習理論和演算法,我簡單地總結如下:

1) 回歸演算法:常見的回歸演算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square),邏輯回歸(Logistic Regression),逐步式回歸(Stepwise Regression),多元自適應回歸樣條(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散點平滑估計(Locally Estimated Scatterplot Smoothing);

2) 基於實例的演算法:常見的演算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自組織映射演算法(Self-Organizing Map , SOM);

3) 基於正則化方法:常見的演算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及彈性網路(Elastic Net);

4) 決策樹學習:常見的演算法包括:分類及回歸樹(ClassificationAnd Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林(Random Forest), 多元自適應回歸樣條(MARS)以及梯度推進機(Gradient Boosting Machine, GBM);

5) 基於貝葉斯方法:常見演算法包括:樸素貝葉斯演算法,平均單依賴估計(AveragedOne-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN);

6) 基於核的演算法:常見的演算法包括支持向量機(SupportVector Machine, SVM), 徑向基函數(Radial Basis Function ,RBF), 以及線性判別分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等;

7) 聚類演算法:常見的聚類演算法包括 k-Means演算法以及期望最大化演算法(Expectation Maximization, EM);

8) 基於關聯規則學習:常見演算法包括 Apriori演算法和Eclat演算法等;

9) 人工神經網路:重要的人工神經網路演算法包括:感知器神經網路(PerceptronNeural Network), 反向傳遞(Back Propagation), Hopfield網路,自組織映射(Self-OrganizingMap, SOM)。學習矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ);

10) 深度學習:常見的深度學習演算法包括:受限波爾茲曼機(RestrictedBoltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷積網路(Convolutional Network), 堆棧式自動編碼器(Stacked Auto-encoders);

11) 降低維度的演算法:常見的演算法包括主成份分析(PrincipleComponent Analysis, PCA),偏最小二乘回歸(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多維尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追蹤(ProjectionPursuit)等;

12) 集成演算法:常見的演算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging),AdaBoost,堆疊泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推進機(GradientBoosting Machine, GBM),隨機森林(Random Forest)。

3、掌握一種編程工具,比如Python
一方面Python是腳本語言,簡便,拿個記事本就能寫,寫完拿控制台就能跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多,但是效率是這四個裡面最低的。

4、了解行業最新動態和研究成果,比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU,找一個開源框架,自己多動手訓練深度神經網路,多動手寫寫代碼,多做一些與人工智慧相關的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去
人工智慧有很多方向,比如NLP、語音識別、計算機視覺等等,生命有限,必須得選一個方向深入的鑽研下去,這樣才能成為人工智慧領域的大牛,有所成就。

根據網路給的定義,人工智慧(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
網路關於人工智慧的定義詳解中說道:人工智慧是計算機的一個分支,二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一(空間技術、能源技術、人工智慧)。也被認為是二十一世紀三大尖端技術(基因工程、納米科學、人工智慧)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展,在很多學科領域都獲得了廣泛應用,並取得了豐碩的成果,人工智慧已逐步成為一個獨立的分支,無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
綜上,從定義上講,人工智慧是一項技術。

② 如何系統地學習數據挖掘

磨刀不誤砍柴工。在學習數據挖掘之前應該明白幾點:

數據挖掘目前在中國的尚未流行開,猶如屠龍之技。

數據初期的准備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。

數據挖掘本身融合了統計學、資料庫和機器學習等學科,並不是新的技術。

數據挖掘技術更適合業務人員學習(相比技術人員學習業務來的更高效)

數據挖掘適用於傳統的BI(報表、OLAP等)無法支持的領域。

數據挖掘項目通常需要重復一些毫無技術含量的工作。

如果你閱讀了以上內容覺得可以接受,那麼繼續往下看。

學習一門技術要和行業靠攏,沒有行業背景的技術如空中樓閣。技
術尤其是計算機領域的技術發展是寬泛且快速更替的(十年前做網頁設計都能成立公司),一般人沒有這個精力和時間全方位的掌握所有技術細節。但是技術在結合
行業之後就能夠獨當一面了,一方面有利於抓住用戶痛點和剛性需求,另一方面能夠累計行業經驗,使用互聯網思維跨界讓你更容易取得成功。不要在學習技術時想
要面面俱到,這樣會失去你的核心競爭力。

一、目前國內的數據挖掘人員工作領域大致可分為三類。

1)數據分析師:在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢,商務智能,出分析報告。

2)數據挖掘工程師:在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析。
3)科學研究方向:在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。

二、說說各工作領域需要掌握的技能。
(1).數據分析師

需要有深厚的數理統計基礎,但是對程序開發能力不做要求。
需要熟練使用主流的數據挖掘(或統計分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS)、SPSS、EXCEL等。
需要對與所在行業有關的一切核心數據有深入的理解,以及一定的數據敏感性培養。

典圖書推薦:《概率論與數理統計》、《統計學》推薦David
Freedman版、《業務建模與數據挖掘》、《數據挖掘導論》、《SAS編程與數據挖掘商業案例》、《Clementine數據挖掘方法及應用
》、《Excel 2007 VBA參考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Proceres
Companion》等。

(2).數據挖掘工程師

需要理解主流機器學習演算法的原理和應用。
需要熟悉至少一門編程語言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
需要理解資料庫原理,能夠熟練操作至少一種資料庫(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能夠明白MapRece的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好。
經典圖書推薦:《數據挖掘概念與技術》、《機器學習實戰》、《人工智慧及其應用》、《資料庫系統概論》、《演算法導論》、《Web數據挖掘》、《 Python標准庫》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《數據結構》等。

(3).科學研究方向

需要深入學習數據挖掘的理論基礎,包括關聯規則挖掘 (Apriori和FPTree)、分類演算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚類演算法 (Kmeans、Spectral Clustering)。目標可以先吃透數據挖掘10大演算法各自的使用情況和優缺點。

相對SAS、SPSS來說R語言更適合科研人員The R Project for Statistical Computing,因為R軟體是完全免費的,而且開放的社區環境提供多種附加工具包支持,更適合進行統計計算分析研究。雖然目前在國內流行度不高,但是強烈推薦。
可以嘗試改進一些主流演算法使其更加快速高效,例如實現Hadoop平台下的SVM雲演算法調用平台--web 工程調用hadoop集群。

需要廣而深的閱讀世界著名會議論文跟蹤熱點技術。如KDD,ICML,IJCAI,Association for the Advancement of Artificial Intelligence,ICDM 等等;還有數據挖掘相關領域期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,Journal of Machine Learning Research Homepage,IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。

可以嘗試參加數據挖掘比賽培養全方面解決實際問題的能力。如Sig KDD ,Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。

可以嘗試為一些開源項目貢獻自己的代碼,比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等(具體可以在SourceForge或GitHub.上發現更多好玩的項目)。


典圖書推薦:《機器學習》
《模式分類》《統計學習理論的本質》《統計學習方法》《數據挖掘實用機器學習技術》《R語言實踐》,英文素質是科研人才必備的《Machine
Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning :
Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise
Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。

三、以下是通信行業數據挖掘工程師的工作感受。


正從數據挖掘項目實踐的角度講,溝通能力對挖掘的興趣愛好是最重要的,有了愛好才可以願意鑽研,有了不錯的溝通能力,才可以正確理解業務問題,才能正確把
業務問題轉化成挖掘問題,才可以在相關不同專業人才之間清楚表達你的意圖和想法,取得他們的理解和支持。所以我認為溝通能力和興趣愛好是個人的數據挖掘的
核心競爭力,是很難學到的;而其他的相關專業知識誰都可以學,算不上個人發展的核心競爭力。

說到這里可能很多數據倉庫專家、程序員、統計
師等等都要扔磚頭了,對不起,我沒有別的意思,你們的專業對於數據挖掘都很重要,大家本來就是一個整體的,但是作為單獨一個個體的人來說,精力有限,時間
有限,不可能這些領域都能掌握,在這種情況下,選擇最重要的核心,我想應該是數據挖掘技能和相關業務能力吧(從另外的一個極端的例子,我們可以看,
比如一個迷你型的挖掘項目,一個懂得市場營銷和數據挖掘技能的人應該可以勝任。這其中他雖然不懂數據倉庫,但是簡單的Excel就足以勝任高打6萬個樣本
的數據處理;他雖然不懂專業的展示展現技能,但是只要他自己看的懂就行了,這就無需什麼展示展現;前面說過,統計技能是應該掌握的,這對一個人的迷你項目
很重要;他雖然不懂編程,但是專業挖掘工具和挖掘技能足夠讓他操練的;這樣在迷你項目中,一個懂得挖掘技能和市場營銷業務能力的人就可以圓滿完成了,甚至
在一個數據源中根據業務需求可以無窮無盡的挖掘不同的項目思路,試問就是這個迷你項目,單純的一個數據倉庫專家、單純的一個程序員、單純的一個展示展現技
師、甚至單純的一個挖掘技術專家,都是無法勝任的)。這從另一個方面也說明了為什麼溝通能力的重要,這些個完全不同的專業領域,想要有效有機地整合在一起
進行數據挖掘項目實踐,你說沒有好的溝通能力行嗎?

數據挖掘能力只能在項目實踐的熔爐中提升、升華,所以跟著項目學挖掘是最有效的捷徑。
國外學習挖掘的人都是一開始跟著老闆做項目,剛開始不懂不要緊,越不懂越知道應該學什麼,才能學得越快越有效果。我不知道國內的數據挖掘學生是怎樣學的,
但是從網上的一些論壇看,很多都是紙上談兵,這樣很浪費時間,很沒有效率。

另外現在國內關於數據挖掘的概念都很混亂,很多BI只是局限在
報表的展示和簡單的統計分析,卻也號稱是數據挖掘;另一方面,國內真正規模化實施數據挖掘的行業是屈指可數(銀行、保險公司、移動通訊),其他行業的應用
就只能算是小規模的,比如很多大學都有些相關的挖掘課題、挖掘項目,但都比較分散,而且都是處於摸索階段,但是我相信數據挖掘在中國一定是好的前景,因為
這是歷史發展的必然。

講到移動方面的實踐案例,如果你是來自移動的話,你一定知道國內有家叫華院分析的公司(申明,我跟這家公司沒有任何
關系,我只是站在數據挖掘者的角度分析過中國大多數的號稱數據挖掘服務公司,覺得華院還不錯,比很多徒有虛名的大公司來得更實際),他們的業務現在已經覆
蓋了絕大多數中國省級移動公司的分析挖掘項目,你上網搜索一下應該可以找到一些詳細的資料吧。我對華院分析印象最深的一點就是2002年這個公司白手起
家,自己不懂不要緊,一邊自學一邊開始拓展客戶,到現在在中國的移動通訊市場全面開花,的確佩服佩服呀。他們最開始都是用EXCEL處理數據,用肉眼比較
選擇比較不同的模型,你可以想像這其中的艱難吧。

至於移動通訊的具體的數據挖掘的應用,那太多了,比如不同話費套餐的制訂、客戶流失模
型、不同服務交叉銷售模型、不同客戶對優惠的彈性分析、客戶群體細分模型、不同客戶生命周期模型、渠道選擇模型、惡意欺詐預警模型,太多了,記住,從客戶
的需求出發,從實踐中的問題出發,移動中可以發現太多的挖掘項目。最後告訴你一個秘密,當你數據挖掘能力提升到一定程度時,你會發現無論什麼行業,其實數
據挖掘的應用有大部分是重合的相似的,這樣你會覺得更輕松。

四、成為一名數據科學家需要掌握的技能圖。(原文:Data Science: How do I become a data scientist?)

③ 做了這么多年Java開發,如何快速轉行大數據

一、學習大數據是需要學習java和linux

二、你有多年的java開發經驗,那麼可以直接跳過java課程部分,學習大數據技術!

三、分享一份大數據技術課程大綱供你了解參考

④ 如何系統地學習數據挖掘

看數據挖掘方面的演算法理論時經常感覺一些公式的推導過程如天書一般,例如看svm的數學證明,EM演算法..,感覺知識跳躍比較大,那麼數據挖掘系統的學習過程是怎麼樣?
磨刀不誤砍柴工。在學習數據挖掘之前應該明白幾點:
數據挖掘目前在中國的尚未流行開,猶如屠龍之技。
數據初期的准備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。
數據挖掘本身融合了統計學、資料庫和機器學習等學科,並不是新的技術。
數據挖掘技術更適合業務人員學習(相比技術人員學習業務來的更高效)
數據挖掘適用於傳統的BI(報表、OLAP等)無法支持的領域。
數據挖掘項目通常需要重復一些毫無技術含量的工作。
如果你閱讀了以上內容覺得可以接受,那麼繼續往下看。

學習一門技術要和行業靠攏,沒有行業背景的技術如空中樓閣。技術尤其是計算機領域的技術發展是寬泛且快速更替的(十年前做網頁設計都能成立公司),一般人沒有這個精力和時間全方位的掌握所有技術細節。但是技術在結合行業之後就能夠獨當一面了,一方面有利於抓住用戶痛點和剛性需求,另一方面能夠累計行業經驗,使用互聯網思維跨界讓你更容易取得成功。不要在學習技術時想要面面俱到,這樣會失去你的核心競爭力。

一、目前國內的數據挖掘人員工作領域大致可分為三類。
數據分析師:在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢,商務智能,出分析報告。
數據挖掘工程師:在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析。
科學研究方向:在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。

二、說說各工作領域需要掌握的技能。
(1).數據分析師
需要有深厚的數理統計基礎,但是對程序開發能力不做要求。
需要熟練使用主流的數據挖掘(或統計分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS)、SPSS、EXCEL等。
需要對與所在行業有關的一切核心數據有深入的理解,以及一定的數據敏感性培養。
經典圖書推薦:《概率論與數理統計》、《統計學》推薦David Freedman版、《業務建模與數據挖掘》、《數據挖掘導論》、《SAS編程與數據挖掘商業案例》、《Clementine數據挖掘方法及應用 》、《Excel 2007 VBA參考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Proceres Companion》等。
(2).數據挖掘工程師
需要理解主流機器學習演算法的原理和應用。
需要熟悉至少一門編程語言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
需要理解資料庫原理,能夠熟練操作至少一種資料庫(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能夠明白MapRece的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好。
經典圖書推薦:《數據挖掘概念與技術》、《機器學習實戰》、《人工智慧及其應用》、《資料庫系統概論》、《演算法導論》、《Web數據挖掘》、《 Python標准庫》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《數據結構》等。
(3).科學研究方向
需要深入學習數據挖掘的理論基礎,包括關聯規則挖掘 (Apriori和FPTree)、分類演算法(C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚類演算法 (Kmeans、Spectral Clustering)。目標可以先吃透數據挖掘10大演算法各自的使用情況和優缺點。
相對SAS、SPSS來說R語言更適合科研人員The R Project for Statistical Computing,因為R軟體是完全免費的,而且開放的社區環境提供多種附加工具包支持,更適合進行統計計算分析研究。雖然目前在國內流行度不高,但是強烈推薦。
可以嘗試改進一些主流演算法使其更加快速高效,例如實現Hadoop平台下的SVM雲演算法調用平台--web 工程調用hadoop集群。
需要廣而深的閱讀世界著名會議論文跟蹤熱點技術。如KDD,ICML,IJCAI,Association for the Advancement of Artificial Intelligence,ICDM 等等;還有數據挖掘相關領域期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,Journal of Machine Learning Research Homepage,IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。
可以嘗試參加數據挖掘比賽培養全方面解決實際問題的能力。如Sig KDD ,Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。
可以嘗試為一些開源項目貢獻自己的代碼,比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等(具體可以在SourceForge或GitHub.上發現更多好玩的項目)。
經典圖書推薦:《機器學習》 《模式分類》《統計學習理論的本質》《統計學習方法》《數據挖掘實用機器學習技術》《R語言實踐》,英文素質是科研人才必備的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。

三、以下是通信行業數據挖掘工程師的工作感受。

真正從數據挖掘項目實踐的角度講,溝通能力對挖掘的興趣愛好是最重要的,有了愛好才可以願意鑽研,有了不錯的溝通能力,才可以正確理解業務問題,才能正確把業務問題轉化成挖掘問題,才可以在相關不同專業人才之間清楚表達你的意圖和想法,取得他們的理解和支持。所以我認為溝通能力和興趣愛好是個人的數據挖掘的核心競爭力,是很難學到的;而其他的相關專業知識誰都可以學,算不上個人發展的核心競爭力。

說到這里可能很多數據倉庫專家、程序員、統計師等等都要扔磚頭了,對不起,我沒有別的意思,你們的專業對於數據挖掘都很重要,大家本來就是一個整體的,但是作為單獨一個個體的人來說,精力有限,時間有限,不可能這些領域都能掌握,在這種情況下,選擇最重要的核心,我想應該是數據挖掘技能和相關業務能力吧(從另外的一個極端的例子,我們可以看, 比如一個迷你型的挖掘項目,一個懂得市場營銷和數據挖掘技能的人應該可以勝任。這其中他雖然不懂數據倉庫,但是簡單的Excel就足以勝任高打6萬個樣本的數據處理;他雖然不懂專業的展示展現技能,但是只要他自己看的懂就行了,這就無需什麼展示展現;前面說過,統計技能是應該掌握的,這對一個人的迷你項目很重要;他雖然不懂編程,但是專業挖掘工具和挖掘技能足夠讓他操練的;這樣在迷你項目中,一個懂得挖掘技能和市場營銷業務能力的人就可以圓滿完成了,甚至在一個數據源中根據業務需求可以無窮無盡的挖掘不同的項目思路,試問就是這個迷你項目,單純的一個數據倉庫專家、單純的一個程序員、單純的一個展示展現技師、甚至單純的一個挖掘技術專家,都是無法勝任的)。這從另一個方面也說明了為什麼溝通能力的重要,這些個完全不同的專業領域,想要有效有機地整合在一起進行數據挖掘項目實踐,你說沒有好的溝通能力行嗎?

數據挖掘能力只能在項目實踐的熔爐中提升、升華,所以跟著項目學挖掘是最有效的捷徑。國外學習挖掘的人都是一開始跟著老闆做項目,剛開始不懂不要緊,越不懂越知道應該學什麼,才能學得越快越有效果。我不知道國內的數據挖掘學生是怎樣學的,但是從網上的一些論壇看,很多都是紙上談兵,這樣很浪費時間,很沒有效率。

另外現在國內關於數據挖掘的概念都很混亂,很多BI只是局限在報表的展示和簡單的統計分析,卻也號稱是數據挖掘;另一方面,國內真正規模化實施數據挖掘的行業是屈指可數(銀行、保險公司、移動通訊),其他行業的應用就只能算是小規模的,比如很多大學都有些相關的挖掘課題、挖掘項目,但都比較分散,而且都是處於摸索階段,但是我相信數據挖掘在中國一定是好的前景,因為這是歷史發展的必然。

講到移動方面的實踐案例,如果你是來自移動的話,你一定知道國內有家叫華院分析的公司(申明,我跟這家公司沒有任何關系,我只是站在數據挖掘者的角度分析過中國大多數的號稱數據挖掘服務公司,覺得華院還不錯,比很多徒有虛名的大公司來得更實際),他們的業務現在已經覆蓋了絕大多數中國省級移動公司的分析挖掘項目,你上網搜索一下應該可以找到一些詳細的資料吧。我對華院分析印象最深的一點就是2002年這個公司白手起家,自己不懂不要緊,一邊自學一邊開始拓展客戶,到現在在中國的移動通訊市場全面開花,的確佩服佩服呀。他們最開始都是用EXCEL處理數據,用肉眼比較選擇比較不同的模型,你可以想像這其中的艱難吧。

至於移動通訊的具體的數據挖掘的應用,那太多了,比如不同話費套餐的制訂、客戶流失模型、不同服務交叉銷售模型、不同客戶對優惠的彈性分析、客戶群體細分模型、不同客戶生命周期模型、渠道選擇模型、惡意欺詐預警模型,太多了,記住,從客戶的需求出發,從實踐中的問題出發,移動中可以發現太多的挖掘項目。最後告訴你一個秘密,當你數據挖掘能力提升到一定程度時,你會發現無論什麼行業,其實數據挖掘的應用有大部分是重合的相似的,這樣你會覺得更輕松。

⑤ 求一個。net(C#)+sql網上學生成績查詢系統(畢業設計)

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學生信息管理系統的設計與實現
基於ASP.NET的社區人口管理系統
基於ASP.NET的課程教學網站設計
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C#高校工資管理系統
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《資料庫原理》精品課程網站設計
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基於WEB方式的視頻監控系統設計與開發
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ASP作業提交與批改系統(畢業論文+配套中英文對照翻譯+源代碼+執行結果)
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asp.net及.net
基於.net技術的校園新聞發布系統全套
asp.net ERP系統(畢業設計+論文
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ASP.NET報名管理信息系統
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復件delphi列車時刻查詢決策系統課程設計論文+源代碼
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VB+Access酒店客房管理系統(源碼+論文).rar(3475
VB065IC卡管理系統001
VB班級管理系統vb+access源代碼+可執行程序+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
VB本科畢業論文-工資管理系統畢業論文+源碼
vb倉庫管理系統(包括可執行程序 源碼 開題報告 答辯稿)
VB超市管理 系統+論文
vb超市管理系統+論文
vb超市進銷存管理系統vb+access源代碼+可執行文件+論文+開題報稿+外文翻譯+答辯ppt.rar(768
vb車輛管理系統vb+access源代碼+可執行程序+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
vb地籍登記管理系統vb+access源代碼+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
vb電表管理系統vb+access源代碼+可執行程序+論文
VB俄羅斯方塊系統+論文
VB俄羅斯方塊游戲課程設計
vb高速公路票據管理系統vb+access源代碼+可執行文件+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
VB工資管理系統
VB工資管理系統(論文+開題報告+源代碼)
VB工資管理系統vb+access源代碼+可執行程序+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
vb公交車查詢系統vb+access源代碼+可執行程序+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
VB計算機自動出卷系統vb版(含開題報告+外文翻譯+源程序+可執行程序+論文正文+答辯ppt)
VB教師管理系統vb+access含源代碼+可執行程序+論文+開題報告+外文翻譯+答辯稿
vb教師管理系統vb+access含源代碼+可執行程序+論文+開題報告+外文翻譯+答辯稿(2)
VB教務管理系統vb+access源代碼+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
vb教學輔助系統VB+access源代碼+可執行文件+論文
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vb庫存管理系統(論文+開題報告+源代碼)
VB庫存管理系統2(論文+開題報告+源代碼)
VB評語管理系統vb+access源代碼+可執行程序+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
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vb企業人事管理系統
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VB人事管理系統sql+論文
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vb圖書管理系統vb+access版論文+源代碼+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
vb圖書管理系統源代碼論文
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VB文檔管理系統+論文
vb小區物業管理系統
vb校園網交換機節點管理系統+論文
vb學籍管理系統帶論文
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vb學生檔案管理系統
vb學生檔案管理系統+論文
VB學生公寓管理系統
vb學生評語生成系統論文
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vb學生信息管理系統(VB+sql)+畢業論文2萬字
vb學生信息管理系統(代碼+論文+開題報告)
vb葯品庫房管理系統vb+access源代碼+可執行程序+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
vb一個考試管理系統。帶論文的
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vb源代碼加可執行文件加論文
vb智能排課系統+論文
vb中介管理系統vb+access源代碼+論文+開題報告+外文翻譯+答辯ppt
學生宿舍管理系統

VC++

C++ 003指紋識別系統
C++課程設計報告(人事管理系統)
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VC++06全國天氣信息管理系統
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VC++車輛調度
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VC++基於校園網的學院教學質量監測評估系統
vc++簡單幾何圖形的識別和編輯系統+論文
VC++經濟管理出版社期刊書目信息管理系統
vc++區域網的數據包監聽及數據分析畢業論文+源代碼
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vc++庫存管理
vc++圖書館管理系統
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vc++用遺傳演算法解決車輛優化調度問題論文+源代碼+任務書
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VC+ACCESS開發的酒店管理+論文
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vc中國象棋軟體(程序+源碼+論文)下載
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一個VC++做的手機話費參考程序,有設計報告

vfp現代物流企業管理系統+論文
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vf教職工信息管理畢業設計+論文
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銷售供應鏈管理系統的設計與開發
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