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构筑商业智能-数据挖掘

随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大,在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中抽取出来,将为公司创造很多潜在的利润,本课程将详细介绍数据挖掘的基本知识和挖掘方法。

 

1、数据挖掘概述

  • 数据挖掘的步骤
  • 数据挖掘建模的标准CRISP-DM
  • 数据挖掘与相关领域的关系
  • 数据挖掘可挖掘的知识类型

2、数据挖掘运用的理论和技术

3、数据选择

  • 选择建模数据
  • 构造建模数据集

4、数据挖掘建模

  • 数据挖掘建模原理
  • 数据挖掘模型评价

5、数据挖掘技术–回归分析

  • 一元线性回归分析
  • 多元线性回归分析
  • 非线性回归分析

6、数据挖掘技术–贝叶斯分析

  • 贝叶斯分类
  • 朴素贝叶斯分类

7、数据挖掘技术–聚类分析

  • 划分及层次聚类方法
  • 层次聚类方法

8、数据挖掘技术–决策树算法

  • 常用决策树算法
  • 决策树剪枝
  • 由决策树提取分类规则

9、数据挖掘技–关联规则算法

  • 关联规则算法原理
  • 分层搜索经典算法–Apriori算法

10、数据挖掘技术–类神经网络算法

  • 类神经网络的架构与训练算法
  • 类神经网络的特性

 

课时长度:3天



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