|
|
课程目录:
8 m: S9 Z1 H+ I; k* O# @一、数据挖掘的概念
! S1 Z T) f3 }二、数据挖掘的主要步骤* [5 M! r$ |0 |% k
1、数据收集; V1 `4 k0 F9 [+ T5 R' E$ C) C
2、数据整理 U! O7 h8 K! }$ \: b3 u& ?% J# S; P
3、数据挖掘
4 ~- o( B( `. x0 U2 o4、数据挖掘结果的评估! ]% d- h7 h6 T7 U
5、分析决策
; Q z+ P$ f% e+ E三、数据挖掘的主要任务4 m5 E8 i8 U. {& J# f- B
1、数据总结
' t6 c- B3 Z" \# {8 w2 |2、分类, O, X: U! y" q0 g% y: ], r
3、关联分析6 M! ]0 {' u& w
4、聚类
4 C/ _6 E1 N. Q q& e" r' |+ y四、数据挖掘的主要方法
, s. R0 A2 X! |! u: S+ u: B. q8 H/ C1、决策树(Decision Tree)) x* b4 e7 ~: h6 @, H3 C( n! p" Z
2、神经网络(Neural Network)
g* `6 x3 {& s7 D' S$ p) a3、相关规则
$ {- d, G9 _4 ~6 f8 m4、K-nearest邻居0 l' M8 F. H4 E0 y
5、遗传算法
% w; O |- W, ]( ]$ G5 x" r6、联机分析处理(OLAP)
$ f, _: m: B2 U- U0 J' \5 H7、数据可视化(Data Visualization)
. f8 g1 X6 S/ b2 I% c五、数据挖掘的主要应用
' w) B6 |8 t W9 c" `7 H K; K1、金融
- I2 q: ^2 B; e- y9 W% @2、市场业
+ l& o& a8 s5 N! `# k, V3、工程
: u& Q; o J- r n7 Z4、产品制造业与科学研究
" T0 h7 |6 v* |7 X5、司法
# v0 K2 v! N+ J8 h六、数据挖掘的主要工具9 |1 Q G2 _8 A
七、数据挖掘的发展
% q [8 Q+ x! P" s- b8 p7 M0 X4 b, r4 A7 i- S
|
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册
×
|