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课程目录：
+ b9 S- M' w/ E2 I一、数据挖掘的概念( ~5 y" r5 i4 O8 s* v
二、数据挖掘的主要步骤% s5 ~; q2 B# C/ Z `( L
1、数据收集
; B: B. A% _( y$ W( A3 S' U2、数据整理
4 i3 N; n( f. S6 E0 l& h: z3、数据挖掘4 l, p& T% F5 ~3 a7 w/ p2 t3 U: T
4、数据挖掘结果的评估2 w& B0 r% Y, j' D* I" B+ ]
5、分析决策3 d4 j* {9 F) a- v! S% g2 j
三、数据挖掘的主要任务
) i, k# b/ b/ o1、数据总结
7 t2 g: y% S2 W: U2、分类
8 t8 l) [: m5 G3、关联分析
4 y a+ Q$ `6 [# r! s+ [' M! Z4、聚类
+ O7 Y; v+ V' W7 Q& y四、数据挖掘的主要方法9 `- s9 ] G. D
1、决策树(Decision Tree)7 N* n$ I5 ^$ T% X5 H
2、神经网络(Neural Network)2 J5 @5 u0 y) y: F
3、相关规则
& ?- f6 B5 J9 g5 _9 f4、K-nearest邻居7 E' e7 d9 L' Z) J# Q: O& x
5、遗传算法+ M& K( K$ Y6 W/ Q8 t) V' c
6、联机分析处理(OLAP)- e/ M2 Q! P+ F$ U- u, t- H* f5 a6 ~3 p
7、数据可视化(Data Visualization)) { e" i f$ e4 P* ~
五、数据挖掘的主要应用
9 r. |8 v% q, C/ [ V0 G% e$ G1、金融
1 k A( [# l( ?& Z z) V5 y% b2 ]6 G& c2、市场业
+ L: o3 N$ {* F$ S$ V( ^7 l j) q# U. H3、工程8 l( `0 G' u2 D& L" K* ~+ B& Q
4、产品制造业与科学研究
8 U2 ~ Z. w7 n* E1 E5、司法
4 R3 ]% i* _* E8 C K. f$ \# t六、数据挖掘的主要工具! M" G% J u) B' }8 y
七、数据挖掘的发展
' U3 W6 b7 r; V1 V# K
- Q ^! b3 u' d* p |
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