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求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

1、第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。

2、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

3、学习大规模并行计算的技术，例如MapReduce、MPI，GPU Computing。基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。 参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https：// 上面的竞赛。

4、直接数据挖掘目标是预言，估值，分类，预定义目标变量的特征行为 神经元网络；决策树 间接数据挖掘：没有目标变量被预言，目的是发现整个数据集的结构 聚集检测 自动聚集检测 方法 K-均值是讲整个数据集分为K个聚集的算法。

对即将学习大数据专业的学生有什么建议和推荐的书籍?

1、《数学之美》本书把深邃的数学原理讲得愈加通俗易懂，让非专业读者也能领会数学的魅力。读者经过具体的比方学到的是考虑问题的办法 —— 怎样化繁为简，怎样用数学去向理工程问题，怎样跳出固有思维不断去考虑立异。

2、Java的方向有三个：JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据的话只需要学习JavaSE就可以了，在学习Java的时候，我们一般需要学习这些： HTML，CSS，JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，Spring、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。

3、《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。

Ph学习方向学生来看

1、数据分析和大数据 Python是数据分析、数据科学领域的首选语言。大家可以学习如何使用 Pandas、NumPy、Matpl otlib 和Seaborn 等库进行数据处理、分析和可视化，以及使用 SciPy、Statsmodels 等库进行统计分析和建 模。你还可以学习如何使用机器学习库（如scikit-learn）和深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch） 。

2、CSS：CSS的使用 3）PS的简单应用：Photoshop的基本使用、取色、图 4）JavaScript的学习：JavaScript的基本语法 5）iQuery的学习：iQuery的使用 6）Vue框架：框架的使用以及注意点 04Web开发 学习目标 能够熟练使用Flask和Diango框架进行web服务的开发。

3、六年级。在学习测定溶液的酸碱性测定土壤的酸碱性方面学习的。

4、．溶液的酸碱度常用pH来表示，pH范围通常在0～14之间。pH7 ph=7 溶液呈碱性；pH＝7 溶液呈中性 2．测定pH最简便的方法是：使用pH试纸。

5、现象式学习（Phenomenon-Based Learning，简称PhBL）是一种以现象为中心的教育方法。它着眼于学生对真实世界中各种现象的观察和探究，以此来促进学生的自主学习和知识建构。PhBL强调学习过程中的体验和沟通。学生们从自己日常生活经验出发，透过探究各种现象来了解周遭世界，发掘隐藏在日常观察中的规律与关系。

6、测试液体酸碱性的。只有化学上面是有用的。酸、碱都会使它变色。ph=0为中性。

...如何应对金融领域中的高维数据大规模处理和挖掘?

特征选择：在高维数据处理中，特征选择是一种非常有效的降维方法，它能够从大规模的特征集合中选出一小部分最相关的特征来进行分析和建模。特征选择方法包括IV、WOE、LASSO、Ridge等。

复杂网络：如何将真实世界更有效率的映射在图状数据结构，以及如何对其进行编码。 数据扩展：如何挖掘更多的数据加入到模型中以及如何获得更多高价值、高质量、高覆盖率的数据。我的逻辑是： 靠人力来解决模型开发的问题，在无限维度的数据增长时必然会存在上限。

是的，高维数据通常包含的数据量大。详细解释： 维度与数据量的关系 当我们谈论数据的维度，我们指的是每个数据点的特征数量。例如，在二维空间中，一个数据点可能由两个数值（如x和y坐标）来描述。而在三维空间中，我们可能需要三个数值（如x、y和z坐标）。

需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。数据挖掘的方法及工具 作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。

数据挖掘的系统教程是怎样的?包含哪些教材?

1、《数据挖掘：概念与技术》《web data mining》这两本可以作为进阶教程来学习。学习数据挖掘需要一些基本知识。第一个是线性代数，包括向量、矩阵等，否则你根本就不会使用科学工具。第二个是使用维度，包括PCA、SVD和其他技术。有概率统计、回归方程、优化和知识。综上，祝学习挖掘快乐。

2、理论基础入门教材： 数据挖掘导论 java机器学习的库使用 Mahout in Action 用weka进行数据挖掘 数据挖掘实用机器学习技术 以上算是入门吧，java方面的。 python最好也要会，不过还是先把这三本看完+敲完，应该怎么学自己也就有思路了。

3、说到数据分析，人们往往会下意识地联想到另一个耳熟能详的名词：数据挖掘。那么，到底什么是数据挖掘呢？顾名思义，数据挖掘就是对数据进行处理，并从中提取可用信息的过程。如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。

4、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

5、推荐系统实践 （豆瓣） 这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。难易程度：中上。