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视频介绍 [复制本页地址介绍给朋友~]
《数据挖掘教程》 翁敬农 等译 清华大学出版社
大纲
01
导论
介绍课程涉及的基本概念,包括商业智能、数据仓库以及数据挖掘;通过对数据挖掘进行初步的介绍,了解数据挖掘是怎样工作的、了解何时可采用挖掘解决问题、理解有指导学习和无指导聚类
课时
第1章导论
1-1 商业智能
1-2 数据仓库
1-3 数据挖掘
第2章 数据挖掘简介
2-1 数据挖掘是怎样工作的
2-2 数据挖掘还是数据查询
2-3 数据挖掘的功能
02
数据挖掘常用方法简介
选取5种常用的数据挖掘方法进行介绍,包括决策树、关联规则、K均值法、神经网络、遗传算法,通过算法的介绍,了解他们的工作原理。
课时
第3章 数据挖掘的主要方法
3-1 掌握一种构建决策树的算法
3-2 了解一种生成关联规则的有效技术
3-3 了解如何使用K-平均值算法将包含数值型的实例划分为不相交的簇
3-4 了解神经网络工作原理
3-5 了解遗传算法如何执行有指导学习和无指导聚类
03
数据仓库原理
介绍数据仓库的原理和组织方法
课时
第4章 数据仓库
4-1 数据仓库的定义
4-2 数据仓库的结构
4-3 数据仓库系统的设计
04
数据挖掘实战(1)
首先介绍SQLServer的分析服务的使用方法,其次讲解决策树算法的应用案例
课时
DM-1 基于SQLServer的数据分析环境
DM-2 决策树算法应用场景
DM-3 决策树算法应用示例
05
数据挖掘实战(2)
讲解聚类算法和关联规则的应用案例
课时
DM-4 聚类算法应用场景与示例
DM-5 关联规则算法应用场景
DM-6 关联规则算法应用示例
06
数据挖掘实战(3)
讲解贝叶斯、神经网络、逻辑回归的应用案例
课时
DM-7 贝叶斯算法应用场景与示例
DM-8 神经网络算法应用场景与示例
DM-9 逻辑回归算法应用场景与示例
07
数据挖掘实战(4)
讲解时序算法、顺序分析和聚类分析算法的应用案例
课时
DM-10 时序算法应用场景
DM-11 时序算法应用示例
DM-12 顺序分析和聚类分析算法应用场景
DM-13 顺序分析和聚类分析算法应用示例
08
OLAP实战(1)
讲解多维数据集的数据组织方法、多维数据集的基本维护及数据浏览方法
课时
OLAP-1 多维数据分析简介
OLAP-2 数据源视图和多维数据集的创建
OLAP-3 多维数据集的部署和浏览
OLAP-4 修改度量值、属性和层次结构
09
OLAP实战(2)
多维数据集使用方法进阶
课时
OLAP-5 定义高级属性和维度属性
OLAP-6 定义计算、维度和度量值组之间的关系
OLAP-7 定义钻取操作、透视、翻译
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