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课程目录：
: }- E7 U6 N- S l& |一、数据挖掘的概念
. o R) F+ ?' S2 g: {* d0 }% R二、数据挖掘的主要步骤 W- y4 b; I0 q$ n- O. `) ~. v
1、数据收集
; b* ]7 @: ^$ C2、数据整理
- K) U2 D$ T; f3、数据挖掘8 M; A9 L/ a7 H
4、数据挖掘结果的评估
* c2 ?) D, L+ m+ ]8 e5、分析决策1 \' g. D% x7 N6 B3 N
三、数据挖掘的主要任务8 K9 w+ D: j# y: T: a. t8 K! M6 Z
1、数据总结
1 s: W% N/ n5 N- @* ]2 M2、分类1 Q/ u4 T$ W! L. ` L
3、关联分析( V8 f* }6 |; [' X! ^' z0 ~) y
4、聚类/ G% I0 L8 X; e3 J, S) g
四、数据挖掘的主要方法) V0 ^: ]4 L9 }4 W f h
1、决策树(Decision Tree)2 P" H1 _6 {: F! Q/ c
2、神经网络(Neural Network)4 g( z: w& }/ d/ f, Y4 \5 I9 ^$ I
3、相关规则
4 p% E* g, i; @ j @4、K-nearest邻居
# b" F$ C! m) a! g6 X$ y" h5、遗传算法
; F$ c0 h5 n/ c; A6、联机分析处理(OLAP)
1 ~6 Y, y+ A. B; ?7、数据可视化(Data Visualization)
( r; y" @# f! Z7 \1 B) m6 j五、数据挖掘的主要应用+ D H7 y: |) v. `, C3 [# F6 ~
1、金融' A$ S/ ?: r$ S
2、市场业
0 x6 b1 c' z- x, y! k* J* Z3、工程
- P- U( l1 {+ b6 [* y4、产品制造业与科学研究6 a: n; C) `1 k1 H" q
5、司法- c. x$ ?, g4 O( _, a7 \
六、数据挖掘的主要工具9 V. w. u9 ~ a( ]$ u7 Q2 X
七、数据挖掘的发展
5 j. i0 q) H; i7 v; _/ Z% P! M7 S3 F; [- x
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