数据挖掘视频教程全集下载
来源:互联网 发布:log4j java调用 编辑:程序博客网 时间:2024/04/27 18:45
数据挖掘原理与实战
下载地址:链接: http://pan.baidu.com/s/1qWFNuPm密码: oa4n
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第1周 数据分析基础
要点 数据分析流程、方法论(PEST、5W2H、逻辑树)、基础数据分析方法、数据分析师能力层级、数据的度量、探索、抽样、原理及实际操作,结合SPSS工具使用
第2周 数据挖掘基础
要点(数据挖掘概念、流程、重要环节、基础数据处理方法(缺失值、极值)、关联性分析方法(相关分析、方差分析、卡方分析)、原理及实际操作
第3周 数据挖掘工具介绍及Modeler软件使用
要点 使用Modeler,实际数据操作,为后续课程准备)
第4周 挖掘-分类
要点(决策树 C5.0、逻辑回归,最常用的二种算法,原理及实际建模操作)
第5周 挖掘-聚类
要点(层次聚类、kmeans)、挖掘-关联(Apriori),挖掘-预测(线性回归,指数平滑,移动平均), 原理及实际建模操作
第6周 数据挖掘实战
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第1周 数据分析基础
要点 数据分析流程、方法论(PEST、5W2H、逻辑树)、基础数据分析方法、数据分析师能力层级、数据的度量、探索、抽样、原理及实际操作,结合SPSS工具使用
第2周 数据挖掘基础
要点(数据挖掘概念、流程、重要环节、基础数据处理方法(缺失值、极值)、关联性分析方法(相关分析、方差分析、卡方分析)、原理及实际操作
第3周 数据挖掘工具介绍及Modeler软件使用
要点 使用Modeler,实际数据操作,为后续课程准备)
第4周 挖掘-分类
要点(决策树 C5.0、逻辑回归,最常用的二种算法,原理及实际建模操作)
第5周 挖掘-聚类
要点(层次聚类、kmeans)、挖掘-关联(Apriori),挖掘-预测(线性回归,指数平滑,移动平均), 原理及实际建模操作
第6周 数据挖掘实战
要点(以目标客户挖掘为例,从业务分析、方案制定、数据处理、数据准备、变量筛选、建模、评测、部署各个环节,使用Modeler工具,讲述建模的全过程)
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