全國統一學習專線 8:30-21:00
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數據挖掘
課程描述
此門課程介紹了數據挖掘的基本理論和實際應用技術。重點介紹了數據挖掘的基本理論方法，包括關聯分析技術、分類和預測技術、聚類分析技術等，以及數據挖掘的應用，包括復雜和特殊數據類型的挖掘和各行業(領域)數據挖掘的應用實例。
課程目標
完成此門課程，學員將具備以下能力：
課程內容
課程簡介
數據挖掘簡介及分類
數據預處理
關聯和相關
分類和預測
聚類
數據挖掘技術動向
數據挖掘工具
課程對象
本課程是為有興趣建立或理解數據挖掘、決策支持系統的技術人員而開發的高級培訓。也適用于業務分析及市場數據分析人員。
前提課程
后續課程
《數據挖掘》課程安排
此課程包括講授和實驗，共安排五天，如下表：
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內 容 |
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*天 |
數據挖掘簡介 數據挖掘系統的分類 數據預處理 描述性數據匯總 數據清理 數據集成和變換 數據歸約 數據離散化和概念分層產生 |
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第二天 |
關聯和相關 購物籃分析 頻繁模式挖掘 挖掘各種類型的關聯規則 由關聯挖掘到相關分析 基于約束的關聯挖掘 實例：關聯分析實例 |
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第三天 |
分類和預測 用決策樹歸納分類 貝葉斯分類 基于規則的分類 神經網絡 實例：分類實例 |
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第四天 |
聚類分析 聚類分析中的數據類型 劃分方法 層次方法 基于密度的方法 基于網格的方法 實例：聚類分析實例 |
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第五天 |
流挖掘簡介：時間序列和序列數據 圖挖掘簡介：社會網絡分析和多關系數據挖掘 對象挖掘簡介：空間、多媒體、文本和Web數據 數據挖掘的應用和發展趨勢 實例：常用數據挖掘工具介紹 |
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