国外数据挖掘方面的经典博客

最新推荐文章于 2025-08-31 10:34:06 发布
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本文精选了一系列国内外的数据挖掘领域的经典博客资源。涵盖了从基础知识到高级应用的多个层面，包括数据挖掘的技术细节、案例研究及软件工具等内容。

 

       总体感觉数据挖掘行业在国内尚没有收到足够重视，国内的相关博客的内容也不够丰富，下面列出了一些国外数据挖掘方面的经典博客。数据挖掘是一个有趣的以及具有足够学术价值和商业价值的领域，大数据挖掘也是IT行业未来发展的大趋势，在这个领域我们或许可以找到自己想要的东西。

  • Abbott Analytics: both industry and research oriented posts covering any topic related to data mining (Will Dwinnell and Dean Abbott)
  • A Blog by Tim Manns: as defined in it’s subtitle, this blog deals with “data mining, analysing terabyte data warehouses, using SPSS Clementine, telecommunications, and other stuff” (Tim Manns).
  • AI, Data mining, Machine learning and other things (Markus Breitenbach): Markus writes about machine learning with a focus on statistics, security and AI.
  • anuradha@NumbersSpeak: A blog on analytics applications, statistics and data mining (Anuradha Sharma).
  • Blog by bruno: This blog covers a very large number of topics including web data analysis and data visualization. Bruno also has an interesting list of data exploration tools (Bruno).
  • Business Intelligence, Data Mining & Machine Learning: This blog covers data mining and related topics from a research point of view. Several conferences and workshops are announced on this blog (JoSeK).
  • Byte Mining: Articles about data mining / machine learning focused on open-source software and programming languages (Ryan Rosario).
  • CoolData blog: Analytics, predictive modeling and related cool data stuff for fundraising in higher education (Kevin MacDonell).
  • Crime Analysis and Data Mining: everything is in the title (Shyam Varan Nath)
  • Data into results: This new blog, written by a consultant in data mining, has interesting content about data mining applications. Also some book reviews (Sébastien Derivaux).
  • Datalligence: analytics/data mining, marketing research and survey programming. From the point of view of an engineer (Romakanta)
  • Data Mining and Reporting: A focus on customer intelligence and KNIME tool. Contains a lot of examples and screenshots for KNIME users (Rosaria Silipo).
  • Data Miners Blog: data analysis and visualization from an industry point of view (Data Miners Team)
  • Data Mining: A good starting point for beginners in data mining. Important data mining concepts are presented with examples of applications (Sarfaraz).
  • Data Mining, Analytics and Artificial Intelligence: this blog gives news about data mining and AI very frequently (Alberto Roldan)
  • Datamining-blog: The focus of this blog is on data mining for CRM marketing. An interesting point about this blog is that it is written both in English and German (Guido Deutsch).
  • Data Mining et al.: A new blog about data mining with details on particular applications in this field (Georg Russ)
  • Data Mining Lab: the blog of the data mining laboratory at Brigham Young University, mainly about social communities and meta-learning (Data Mining Lab)
  • Data Mining Research: A place to exchange ideas and comments about data mining research and applications (Sandro Saitta)
  • Data Mining: Text Mining, Visualization and Social Media: a focus on data visualization and the blogosphere (Matthew Hurst)
  • Data Mining in MATLAB: posts related to the use and possibilities of Matlab for data mining related problems (Will Dwinnell)
  • Data Mining World: a new and active blog about anything related to data mining (Burcu Kalender).
  • DataSciences Analytics: discuss statistics and predictions among other interesting topics (John Aitchison)
  • Data Strategy: This new blog (started in June) discuss data strategy in general. Data acquisition, visualization and data mining are examples of topics (Chuck Lam)
  • Datawocky: The co-founder of Kosmix writes about data mining with a particular focus on search, social media, and advertising (Anand Rajaraman).
  • Data Wrangling: comprehensive posts on technology and news related to data mining and machine learning. Also a lot of very useful resources (Pete Skomoroch)
  • Deep Data Mining: Technical blog with a focus on Oracle. Several pieces of codes are provided for quick implementation (Jiang Zhou).
  • Diamond Information and Analytics: analytics and its applications in marketing and operations (Amaresh Tripathy)
  • FlowingData: Data visualization with a special focus on social data (Nathan Yau)
  • Foraging in the Data Forest: although not updated recently, this blog has interesting posts about data visualization and statistics (Donald Farmer)
  • From Data to Decisions: A blog about analytics, analytic strategy and analytic infrastructure written by Robert Grossman from the Open Data Group.
  • Inside Data Mining: Blog written by the two authors of the excellent Data Mining Techniques in CRM, Antonios Chorianopoulos and Konstantinos Tsiptsis. The blog is about their book and data mining topics with application to Customer Relationship Management (CRM).
  • Intelligent Machines: news related to data mining, machine learning and artificial intelligence (Damien François)
  • Jamie’s Junk: a blog that focus on data mining using Microsoft SQL Server (Jamie Mac)
  • Juice Analytics: data analytics with an emphasis on data visualization and corresponding tools (Juice Team)
  • Life Analytics: practical applications of data mining with a particular emphasis on text mining (Themos Kalafatis)
  • Machined Learnings: technical blog presenting algorithms for online matchmaking (Paul Mineiro).
  • Machine Learning, etc: Theory behind machine learning and news related to this field (Yaroslav Bulatov)
  • Machine Learning (Theory): a strong emphasis on theoretical aspects of machine learning (John Langford)
  • Machine Learning Thoughts: philosophical and theoretical discussions about machine learning in general (Olivier Bousquet)
  • Math Stats and Data Mining: data mining with a point of view from statistics (Rachel Graham)
  • MineThatData: data mining from the marketing point of view (Kevin Hillstrom)
  • Mininglabs: a group of researchers blogging about data mining and visualization with a particular focus on mining data from social networks and the web (the mininglab team).
  • Neural Market Trends: a blog about applications of data mining in finance with an emphasis on the RapidMiner tool (Thomas Ott)
  • No Free Hunch: the official blog of Kaggle, about statistics/forecasting competitions and data-prediction related news (Kaggle team).
  • notjustmath: analytics discussed with both general and technical posts (Daniel Krasner and contributors)
  • Oracle Data Mining and Analytics: A blog focusing on the use of Oracle for data mining. It covers news, code and applications related to Oracle (Marcos M. Campos)
  • Radford Neal’s blog: Radford Neal writes about statistics and machine learning. Radford writes about Maximum Likelihood Estimation and the R language drawbacks among others.
  • Salford Company Blog: This is the company blog of Salford Systems with a strong focus on decision trees, CART, MARS, random forests, etc.
  • Shane’s Blog: a personal view on data mining with posts on different applications and news (Shane Butler)
  • Simplified Analytics: The blog by Sandeep Raut started in March 2011. It is about business analytics with various topics such as customer churn management, cross/up-selling, analytical tools and so on.
  • Smart (Enough) Systems: data mining and analytics (among others) for decision management (James Taylor)
  • Stats With Cats: anything related to statistics and modelling. (Charlie Kufs)
  • Text and Data Mining by practical means: data mining with a focus on text mining (Cristian Mesiano)
  • Undirected Grad: a machine learning blog from a PhD student at Cambridge (Jurgen Van Gael)
  • Yet Another Machine Learning Blog: more machine learning oriented but contains a lot of useful information (Pierre Dangauthier)
  • We Can Fix That with Data: A blog from Sara Jensen Schubert, an MMO programmer. She mainly writes about data management, data mining and game design. If you like video games and maths…

 

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速进！大数据数据挖掘学习资源大盘点
Java大师兄的博客
10-22 971
你有没有注意到？现在无论是电商（比如淘宝推荐你喜欢的商品）、金融（比如信用卡 fraud 检测）、医疗（比如用病历数据预测疾病），还是交通（比如网约车的路线规划），都在用到大数据和数据挖掘。根据《2023年中国大数据产业发展白皮书》，中国大数据产业规模已达1.5万亿元，未来5年复合增长率超过20%。企业需要大量能“从数据中找规律”的人才——数据分析师数据挖掘工程师大数据开发工程师，薪资待遇也远高于行业平均水平（比如一线城市数据挖掘工程师月薪可达15-30K）。问题：预测泰坦尼克号乘客是否生存（是/否）
国外大数据挖掘经典教材
12-26
国外权威专家写的著作，互联网大数据挖掘和分析必备
数据挖掘牛人网站
Daniel
03-16 1198
      以下是咱经常去的数据挖掘牛人的网站，吸收了很多精华，也开阔了自己的思路。很感谢他们分享的思想，很是值得学习。韩家炜http://www.cs.uiuc.edu/~hanj/著名数据挖掘书籍，《数据挖掘概念和技术》作者，在DM界久负盛名。他的个人主页里面有很多他的papers，都非常经典；还有他所教授的课程，可以下载课件学习。Jian Peihttp://www.cs.sfu.ca/~jpei/数据挖掘牛人，经常来中国讲授数据挖掘课程。个人主页上有他发表的数据挖掘相关论文，课程信息，还有一些推荐书
国外大数据博客资源大全
haihongazar的博客
10-14 1540
这个列表包含了几乎所有经常更新的大数据的博客，属于一个广泛的类别：数据科学，数据分析，商业智能，机器学习，数据可视化，数据挖掘，NoSQL，Hadoop的等等。博客是按字母顺序排列。如果我们错过了任何重要的博客，请告诉我们。 1. 451 Caos Theory 2. A Beautiful Www 3. A Blog By Tim Manns 4. A Computer
大数据挖掘高质量博客
术业有专攻
07-29 446
https://pkghosh.wordpress.com/2012/09/03/from-item-correlation-to-rating-prediction/   https://pkghosh.wordpress.com/?s=recommendation     sifarish https://github.com/pranab/sifarish
数据挖掘相关国外期刊
weixin_34268610的博客
11-15 774
[Journals] 1.ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 2.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) 3.Data Mining and Knowledge Discovery 4.Knowledge and Information...
数据挖掘期刊、论坛、博客、数据集
leegh1992的专栏
05-05 1922
在数据挖掘：概念、模型、方法和算法这本书中，作者推荐了一些国外的期刊，论坛，博客，数据集，现在把可以进入网页的分享到csdn博客上。 一、数据挖掘期刊 1、Data Mining and Knowledge Discovery http://www.kluweronline.com/issn/1384-5810/2、IEEE Transactions on Knowledge and Data
大数据挖掘与机器学习：区别与联系全解析
大数据洞察的博客
04-23 1270
大数据挖掘和机器学习在当今的数据驱动时代扮演着至关重要的角色。本文的目的是深入剖析大数据挖掘与机器学习的区别和联系，帮助读者清晰地理解这两个领域的概念、原理和应用。范围涵盖了从基本概念的解释到具体算法的实现，再到实际应用场景的探讨，以及相关资源的推荐等方面。本文首先介绍大数据挖掘和机器学习的背景信息，包括目的、读者和文档结构等。接着详细讲解两者的核心概念及其联系，通过文本示意图和 Mermaid 流程图进行展示。然后阐述核心算法原理和具体操作步骤，并结合 Python 代码进行说明。
大数据领域数据挖掘的技术突破
最新发布
软件工程实践的博客
08-31 965
在当今数字化时代，数据以前所未有的速度和规模产生。大数据涵盖了来自互联网、物联网、传感器等多个渠道的海量数据。数据挖掘作为从大量数据中发现有价值信息的过程，其目的在于揭示数据中的模式、趋势和关联，为决策提供支持。本文章的范围主要聚焦于大数据环境下数据挖掘技术的最新突破，包括新的算法、模型以及应用场景的拓展。本文将首先介绍大数据和数据挖掘的核心概念以及它们之间的联系。接着详细讲解数据挖掘的核心算法原理，并给出Python代码示例。然后介绍数据挖掘的数学模型和公式，通过具体例子进行说明。
数据挖掘的商业应用
HongSonglin的专栏
09-29 4090
（本文源自作者在一次全国软件技术大会上的主题演讲。）   近些年随着大数据的火热，数据挖掘也更加引起人们的重视。因为，大家越来越认识到，大数据本身并不能直接给人们带来什么收益，只有运用像数据挖掘这样的技术对大数据进行深入分析，才能得出对人们更有用的东西。如果大数据不能得到深入分析，那大数据只能是占用宝贵的存储资源和浪费昂贵管理成本的一堆大垃圾！   虽然数据挖掘的很多技术源自理论界和学术界
数据挖掘研究现状及最新进展
05-03
数据挖掘技术随着计算机软、硬件的进步，人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大 幅度提高。数以千万计的数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程 丌发等方面，收集工具的进步使我们拥有了海量的数据。面对这些数据，急需 一些新的工具和技术，解决由此带来的“数据丰富，信息贫乏”的问题，数据 挖掘技术应用而生。
国外部分有影响力的数据挖掘软件比较.pdf
09-05
国外部分有影响力的数据挖掘软件比较~~~~~~~~~
国外主要可视化数据挖掘开源软件的比较
08-20
摘要：本文选取了WEKA、Rapid Miner、KNIME 和Orange 四种国外主要的可视化数据挖 掘开源软件，对它们在数据挖掘方法、可视化功能、使用容易程度等方面进行了比较。通过 比较发现Rapid Miner 具有丰富的算法和优秀的可视化效果，而WEKA 和KNIME 在算法 上较Orange 要多，但Orange 在可视化功能上要比两者强。所以各软件都有自己的适用范围， 10 可以适用不同操作用户的需求。
数据挖掘
weixin_38060958的博客
08-15 767
欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑器使用[StackEdit][6]修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl
数据挖掘入门——分词
MoeYang
09-12 942
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式
数据挖掘浅谈
weixin_49880348的博客
02-13 739
作者介绍 @猫耳朵 专注于数据分析； “数据人创作者联盟”成员。 豆豆和花花开了一家鲜花店。豆豆跟花花说：“情人节快到了，咱店都需要准备哪类情人节花束？每类花束需要准备多少？……” 花花回答道，“根据顾客分类，大致分为自信示爱、甜蜜上心、星河挚爱等共8类。前三类去年卖地特别好，今年需要提供比上年多30%的花束，……”。 豆豆说：“鲜花的保质期特别短，所以，多购买的鲜花只能从30%降至10%，既可以控制成本，又可以积攒口碑。……” 在上面案例中，花花制定采购方案首先进行顾客分类，在数据
数据挖掘入门
qq_40281497的博客
08-19 6117
这篇博客是我刚开始接触数据挖掘的总结，虽然有些地方不是很详细，但框架还是很清晰，适合于小白入门，至于后面说的比较概括性的知识点，大家可以多Google搞清楚。如果您能坚持着阅读完这篇博客，恭喜你算是入门数据挖掘，接下来您就需要在主流会议和期刊找论文去提升自己了。 本博客只是列出了简具体的算法虽然python的Sklearn包中都有，但对于简单的算法建议自己动手实现一下，或者涉及到数学推导的也去自...
如何挖掘edusrc漏洞
01-12
### edusrc 漏洞挖掘方法教程 #### 一、理解edusrc平台及其重要性 edusrc平台旨在促进教育机构的安全建设，通过鼓励安全研究人员发现并报告漏洞来提高系统的安全性。对于参与者而言，在该平台上提交有效的漏洞不仅可以获得物质奖励如精美学校证书和实体礼物[^2]，更能显著增强个人技能。 #### 二、准备阶段 在正式开始之前，需先完成账号注册过程。确保遵循官方指南中的具体步骤进行操作，这通常涉及提供必要的个人信息验证身份合法性等环节[^4]。 #### 三、学习基础理论和技术手段 深入研究Web应用常见的安全隐患类型，比如SQL注入、XSS跨站脚本攻击等；掌握基本的渗透测试技巧，包括但不限于网络扫描、枚举服务版本号等动作。此外，还应熟悉HTTP协议的工作原理以及如何利用Burp Suite这样的工具辅助分析流量数据流。 #### 四、实践探索与案例分享 实际参与过程中可能会遇到各种挑战，因此借鉴前人的成功经验十分必要。有作者记录下了自己初次接触此类活动的经历——从偶然间在国外网站上发表了一篇有关某个特定缺陷的文章得到启发，继而转向专注于国内教育资源领域内的潜在风险点排查工作，并最终实现了连续三次有效提报的成绩[^1]。 #### 五、持续跟进最新动态和发展趋势 随着信息技术日新月异的变化速度加快，保持对新兴威胁模式的高度敏感度至关重要。关注业内权威博客文章更新情况，积极参加线上线下交流会议等活动形式都是不错的选择之一。值得注意的是，有人专门为此整理了一系列有助于入门级爱好者快速成长的学习资源集合，涵盖了视频课程讲解、实用型软件下载链接等多个方面内容[^3]。 ```python # Python代码示例：使用requests库发送GET请求获取目标网页源码 import requests url = 'http://example.com' response = requests.get(url) print(response.text) ```
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