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雷达卡
数据挖掘是一个很大的方面。可以从weka 这个工具学起来，他是一个java写的工具包。对于一个具体问题，比如，怎么获取测试数据，对于数据怎么预处理，这些weka都有直接的接口。
至于建模，不是一句话可以说清楚，首先你肯定要调查这个领域做得比较好的有哪些方法，然后从中至少选取几种方法，都要实现，做统计，归纳结果，选择符合你数据集的。当然你的数据集合一定要有代表性，就是国际认可的，至于怎么找到这些数据，一般都是比较出名的论文引用的，这些就很可以。用的工具当然有很多，你不能局限于一种方式或者一种工具，不同情况下用不同的工具，根据实际需要选择。比如你要做聚类，你选择一个weka，做神经元，你可能会倾向于matlab，实际情况决定你选择的工具。
流程方面：数据获取------数据预处理-----完成预定的任务 这是一个大概的流程。这一套都可以用weka实现。对于数据挖掘而言，都是80%数据+20%算法，数据很重要，算法其实只是一个测试数据集的作用。
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