数据挖掘 资源

Data Mining: What Is Data Mining ?

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/faculty/jason.frand/teacher/technologies/palace/datamining .htm

Data Mining - An Introduction

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/library/weekly/aa100700a.htm?iam=excite_1&terms=data+m ining

Data Mining - An Introduction Student Notes

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/tec/courses/datamining/stu_notes/dm_book_1.html

Data Mining Overview

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/dm/index.php3

Data Mining - Award Winning Software

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/?source=goto

Data Mining With MicroStrategy Best In Business Intelligence

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/Software/Mining.asp?CID=1818dm

Data Mining, Web Mining and Knowledge Discovery Directory

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Data Miners Home Page

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/

Data Mining and Knowledge Discovery Journal

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/usama/datamine/

Data Mining and Knowledge Discovery Journal

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Effective Data Mining Technology

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/

Find Data Mining Solutions

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/SearchServlet?ksAction=keyMap&x=data+mining&site= Overture

Data Mining Solutions - Business Intelligence

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/01_bi.aspx

Data Mining Resources

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/cs/datamining/index.htm?PM=ss15_databases

The Data Mine Information Index About Data Mining

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ITtoolbox Business Intelligence

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Mining Data For Actionable Business Decisions

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The Data Mining Group

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Data Mining Software

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IBM Data Mining Project/Group Quest

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Data Mining Resources

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Data Mining and Data Warehousing Links

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Data Mining and Knowledge Discovery In Databases

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DM Review: Strategic Solutions For Business Intelligence

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Data, Text and Web Mining

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Data Mining 2002 International Conference On Data Mining Methods and Databases For En gineering,

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SIGKDD - ACM Special Interest Group On Knowledge Discovery and Data Mining

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Data Mining News

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NCDM National Center For Data Mining

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Data Mining Benchmarking Association (DMBA)

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Data Mining In Molecular Biology

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Data Mining and Machine Learning

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NCBI Tools For Data Mining

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Guide Your Organization's Future With Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/spssbi/applications/datamining/

URLs For Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/stats/syllabi/DMLIST.html

Generate maximum return on data in minimum time with Clementine

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/spssbi/clementine/

ICDM'02 The 2002 IEEE International Conference On Data Mining

http://kis.maebashi-it.ac.jp/icdm02/

DMI: Data Mining Institute

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Data Mining On The Web

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/archives/2000/01/greening/

Data Mining Lecture Notes

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/~ullman/mining/mining.html

ITSC Data Mining Center

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/

Imperial College Data Mining Research Group

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/

Knowledge Discovery & Data Mining Foundation

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Untangling Text Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/~hearst/papers/acl99/acl99-tdm.html Directory Of Data Warehouse, Data Mining and Decision Support Resources

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/dmc/dmcdwh.htm

Data Mining Techniques

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/textbook/stdatmin.html

Knowledge Discovery In Biology and Medicine

http://bioinfo.weizmann.ac.il/cards/knowledge.html

SAS Analytic Intelligence Data & Text Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/technologies/data_mining/

Analysis of Data Mining Algorithms

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/~kjoshi1/data-mine/proj_rpt.htm BIOKDD, 2001 Workshop On Data Mining In Bioinformatics

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Advances In Knowledge Discovery and Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/Press/Books/Fayyad/fayyad.html

Online Program In Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/datamining/

Data Mining: Concepts & Techniques (Book) 2000

http://www.cs.sfu.ca/~han/DM_Book.html

Tutorial On High Performance Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/~mjoshi/hpdmtut/

GMDH Group Method Of Data Handling

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/

The Serendip Data Mining Project

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/project/serendip/

Data Mining Forum

http://www.data-mining-forum.de/

Open Directory: Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/Computers/Software/Databases/Data_Mining/ Data Warehouse Information Center - Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/datamine.html

Data Mining Magazine

http://www.mining.dk/

Data Mining Server

http://dms.irb.hr/

NAG Data Mining Components to Create Critical Competitive Advantage

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/numeric/DR/drdescription.asp

Data Mining and Multidimensional Analysis

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ADC's Data Mining Resources For Space Science

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/adc/adc_datamining.html

Laboratory For Knowledge Discovery In Databases (KDD)

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/Groups/Data-Mining/

NCSA Data, Mining and Visualization

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CRoss Industry Standard Process For Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/

International Workshop On Visual Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,.au/~simeon/vdm_pkdd2001/ Mathematic Challenges In Scientific Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/programs/sdm2002/

Mining Customer Data

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/db_area/archives/1998/q3/98fsaar.shtml

Constraint-Based Multidimensional Data Mining

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/~hanj/pdf/computer99.pdf

什么是数据挖掘

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/document./DataMiner/DM2002-05-24A.htm 数据挖掘-技术与应用

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/document./DataMiner/DM2002-05-24B.htm 数据挖掘助竞争

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/suc_story/0426.htm

数据挖掘讨论组

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/

数据挖掘在CRM中的应用

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/20020726/1622396.shtml

Open Miner 数据挖掘工具

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/UploadFile/0.4.3/217/217.htm

数据挖掘-概念与技术（影印书）

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/books/computer/photocopy/20.html

数据挖掘在科学数据库中的应用探索

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/thesis/thesis5/paper/p6.doc

数据挖掘概述 (一)

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/pages_c/datamining1.htm

数据挖掘概述 (二)

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/pages_c/datamining2.htm

数据挖掘在CRM中的核心作用

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/sjyw/dcd_knowlege/texts/article491.asp

网络数据挖掘

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/2000/back_issues/2014/1436a.asp

<构建面向CRM的数据挖掘应用> 2001 人民邮电出版社

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/business/category18/126700621324531250.html 数据挖掘在CRM中的应用

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/ewkArticles/Category38/Article9809.htm

数据挖掘及其工具的使用

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/zjlw/zhlw17.htm

数据挖掘-极具发展前景的新领域

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/biforum/bi_02.htm

数据挖掘的研究现状

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/biforum/bi_03.htm

数据挖掘-数据库技术的新时代

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/computers/emook/1188/info.htm

XML 与面向Web的数据挖掘技术

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/lanmu/browse1.asp?ID=719&bbsuser=xml

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/rj/2000-10/25.htm

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/tech/web/2001/09/04/58_3176.html

上海市计算机学会数据挖掘技术讨论网站

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/main/sjwj.htm

数据挖掘与统计工作

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/zwxx/wzxw/zzwz/200207020115.htm

数据仓库、数据集市和数据挖掘

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/zjlw/zhlw16.htm

数据挖掘-图书馆员应掌握的基本工具

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/xhlw/wk.doc

数据挖掘技术概述

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/computers/emook/0903/info.htm 数据挖掘及其在工程诊断中的应用(博士论文)

https://www.wendangku.net/doc/755437089.html,/papers/GaoYilong_C_D.htm

数据挖掘简介

数据挖掘综述

数据挖掘综述 摘要：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。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了

数据挖掘与融合的理论

粗集理论、Bayesian网络和多元统计的数据挖掘方法 回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。 多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、Dempster-Shafer（D-S）证据推理、产生式规则等；而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。

数据挖掘概念与技术-课后题答案汇总

数据挖掘概念与技术-课后题答案汇总

数据挖掘——概念概念与技术 Data Mining Concepts and Techniques 习题解答 Jiawei Han Micheline Kamber 著 范明孟晓峰译

目录

第 1 章 引言 1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题： 1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测 聚 类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功 能的例子。 解答： ? 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征 可 被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特 征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA ：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。 ? 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一 般 特性进行比较。例如，具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有 低 GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的 轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生， 而具有低 G PA 的学生的 65%不是。 ? 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特 征 值的 条 件。 例 如， 一 个数 据 挖掘 系 统可 能 发现 的 关联 规 则为 ： major(X, “ c omputing science ”) owns(X, “personal computer ” ) [support=12%, confid ence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生 拥有 一 台个人电脑的概率是 98%（置信度? 分类与预测不同，因为前者的作用是构

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

数据挖掘实验报告资料

大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日

摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度

1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)

1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。

数据挖掘概念与技术(第三版)部分习题答案

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER 数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA ：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如， 具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75% 是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65% 不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “ computing science ” ) ? owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的 学生，12% (支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98% (置信度，或确定度)。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能)，而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。 年龄频率 1~5200 5~15450 15~20300 20~501500 50~80700 80~11044 计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194 ；N/2=1597

数据挖掘工程师工作的职责概述

数据挖掘工程师工作的职责概述 1 职责： 1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题; 2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用; 3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具; 4、完成领导安排的其他工作。 任职要求： 1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历; 2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放宽至2年以上; 3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术; 4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑; 5、熟悉常用数据挖掘算法如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等及其原理，并具备相关项目经验; 6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验; 7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。 2 职责： 1、水务行业的数据分析、数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析; 2、按需完成基础数据的清洗、整合与去噪，为分析与建模提供支撑。 3、根据业务需求构建合适的算法及通过数据挖掘、机器学习等手段不断优化策略及算法。 4. 跟踪学习新的建模和数据挖掘技术，与同事共享知识和经验。 任职要求：

1. 计算机、数学、物理等相关专业本科及以上学历， 211、985高校优先 2.具有数据挖掘、机器学习、概率统计基础理论知识，熟悉并应用过常用分类、聚类 等机器学习算法; 3.熟练掌握R编程，熟悉数据库开发技术，并有实际生产使用经验者优先; 4. 学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力，工作认真负责，沟通能力良好，团队合 作意愿强，诚实、勤奋、严谨。 3 职责： 1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现; 2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果; 3、参与搭建和实现大数据平台下的算法处理程序; 4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘; 5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和 实现。 【职位要求】 1、2021届应届毕业生，本科及以上学历，985/211毕业院校优先考虑，计算机软件、通讯相关专业; 2、熟悉linux操作，熟悉oracle数据库及sql语言; 3、掌握数据分析/挖掘方法及相关算法; 4、有R语言开发能力优先; 5、有运营商数据分析，模型构建经验优先。 4 职责： 1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;

19款最好用的免费数据挖掘工具大汇总

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。 关联规则学习:查找变量之间的关系 回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用 于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。 它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在xmxxxxl文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许 多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。 3.Oracle Data Mining

数据挖掘项目介绍

目录 1.数据挖掘概述 (2) 1.1现实情况 (2) 1.2 数据挖掘定义 (3) 1.3 数据挖掘技术发展 (3) 1.4 数据挖掘在业务方面的应用(以金融业为例) (4) 1.4.1客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 (4) 1.4.2客户流失―挽留有价值的客户 (4) 1.4.3交叉销售 (5) 1.4.4 开发新客户 (5) 2.数据挖掘项目实施步骤 (5) 2.1数据理解 (6) 2.2数据准备 (6) 2.3建立模型 (6) 2.4模型评估 (6) 2.5发布结果 (6)

1.数据挖掘概述 1.1现实情况 ①.业务中的数据量呈现指数增长（GB/小时） ②.传统技术难以从这些大量数据中发现有价值的规律 ③.数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有价值的规律 社会需求：著名的“啤酒尿布”案例：美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现，下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买啤酒。于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴儿尿布货架附近，并在二者之间放置佐酒食品，同时还把男士日常用品就近布置。这样，上述几种商品的销量大增。

1.2 数据挖掘定义 数据挖掘技术定义： 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 数据挖掘商业定义： 按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。 数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。 1.3 数据挖掘技术发展 数据挖掘是一个交叉学科领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。 技术分类 一、预言（Predication）：用历史预测未来 二、描述（Description）：了解数据中潜在的规律

数据挖掘报告

哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院

一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。

由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是

数据挖掘概念与技术word版

摘要 随着计算机和网络的发展，对于大数据需要数据分析，在分析数据的时候，数据挖掘的过程也叫知识发现的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。本文主要综述了数据挖掘中常用的一些关联规则，分类和聚类的算法。 关键字：数据挖掘；分类；聚类；关联规则

1 引言 1.1 数据挖掘介绍 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。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等[1]。 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，是数据库研究中一个很有应用价值的新领域，是一门交叉性学科，融合了人工智能、数据库技术、模式识别、机器学习、统计学和数据可视化等多个领域的理论和技术．数据挖掘作为一种技术，它的生命周期正处于沟坎阶段，需要时间和精力去研究、开发和逐步成熟，并最终为人们所接受。20世纪80年代中期，数据仓库之父W．H．In-mon在《建立数据仓库》(Building the Data Warehouse)一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、时变的以及非易失的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程—对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。传统的数据库管理系统(database management system，DBMS)的主要任务是联机事务处理(on-line transaction processing，OLTP)；而数据仓库则是在数据分析和决策方面提供服务，这种系统被称为联机分析处理(on-line analyticalprocessing，OLAP)．OLAP的概念最早是由关系数据库之父E．F．Codd于1993年提出的。当时，Codd认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，结构化查询语言(structured query language，SQL)对数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求．用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念[2]。 数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下三个阶段组成：(1) 数据准备，(2)数据挖掘，(3) 结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。 数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)

数据挖掘原理与实践-蒋盛益-答案

习题参考答案 第1 章绪论 1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。 答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同, 可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的 数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web 数据 信息。 实际生活的例子： ①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所 开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。 ②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文 学家发现其他未知星体。 ③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。 ④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户 同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行 一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中 挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多 种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态(例如，本科生或研究生)、所修课程，以及他们的GPA。描述你要选取的结构，该结构的每个成分的作用是什么？答：任务目的是分析课程数据库，那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统，以便查找、提取每个属性的值；在取得数据后，需要有特征选择模块，通过特征选择，找出要分析 的属性；接下来需要一个数据挖掘算法，或者数据挖掘软件，它应该包含像分类、聚类、关联分析这样的分析模块，对选择出来的特征值进行分析处理；在得到结果后，可以用 可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问，受雇于一家因特网搜索引擎公司。通过特定的例子说明，数据挖掘可以为公司提供哪些帮助，如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测 等技术为企业服务。 答： (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现； 第2 页共27 页 (2) 使用分类对客户进行等级划分，从而实施不同的服务； (3) 使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系，用于推荐搜索。如大部分搜索了“广外”的人都会继续搜索“信息学院”，那么在搜索“广外”后会提示是否进进一步搜 索“信息学院”。

数据挖掘

数据挖掘软件分析报告 摘要 随着数据挖掘技术被人们广泛重视和应用，刺激了数据挖掘软件业的蓬勃发展。现在流行的几种开源数据挖掘平台主要有：R、Tanagra、Weka、YALE、Orange、KNIME、GGobi。这些开源数据挖掘平台有什么优缺点，如何根据我们的需要选择合适的数据挖掘软件进行数据挖掘。本文在实验的基础上对Weka和KNIME进行了比较和分析。 关键词：数据挖掘工具、Weka、KNIME 1.Weka 1.1 简介 Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品——Clementine）的,基于JAVA环境下开源的机器学习，以及数据挖掘软件。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类、回归、聚类关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。而开发者则可使用java语言，在Weka的架构上开发出更多的数据挖掘算法。 Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过java编程和命令行来调用其分析组件。同时Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为WekaKnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。在Weka论坛可以找到很多扩展包，比如文本挖掘，可视化，网络计算等等。很多其它开源数据挖掘软件也支持调用Weka的分析功能。

1.2Weka数据格式 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation FileFormat）文件，这是一种ASCII文本文件。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attribute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格或者叫作数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。 整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分是头信息，包括对关系的声明和对属性的声明；第二部分是数据信息。我们打开Weka的自带数据cpu.arff。可以看到如下所示结果。 图中红色的框内是该数据的头信息，可以看出该关系名称为cpu,粉红色的框中是数据信息，从图中我们可以看出该数据共有七个属性。 Weka支持四种数据类型：Numeric（数值型）、（标称型）、String（字符串型）、date []（日期和时间型）。 1.3Weka用户交互界面 运行Weka之后可以看到Weka的主界面如下图所示。

常用数据挖掘工具介绍

常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下： 信息存储简便灵活 语言编程能力强 丰富的统计分析方法 较强的统计报表与绘图功能 友好的用户界面 宏功能 支持分布式处理 采用输出分发系统 功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下： SAS分析案例如下：

2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。 Clementine软件特点如下： 支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法 具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效 数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享 提供模型评估方法 数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中 满足大数据量的处理要求 能够对挖掘的过程进行监控，及时处理异常情况 具有并行处理能力 支持访问异构数据库 提供丰富的接口函数，便于二次开发 挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下：

Clementine分析案例如下： 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件，它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本，均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括: