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数据挖掘技术

发布日期: 2017/8/4 15:22:54

课程大纲

一、数据挖掘概述与数据预处理
    1、目标:对数据挖掘建立清晰、正确的认识;了解如何对数据进行初步的统计分析,掌握利用报表、统计指标、可视化图形对数据进行概括性描述;掌握数据预处理的基本技巧,例如数据清洗、规范化转换、连续值离散化、缺失值的处理;了解数据仓库的基本概念和建设。
      —— 了解数据挖掘基本概念、模型和能解决的问题;
      —— 数据挖掘面临的问题
      —— 统计分析的基本方法和度量
      —— 数据准备与数据仓库
      —— 数据预处理的方式方法
二、挖掘方法1:
    1、目标:掌握频繁项集、闭合频繁项集、关联规则概念,典型关联规则挖掘算法,关联规则挖掘的建模与分析;掌握决策树分类法,理解预测准确率与过拟合的关系,能够构建训练集、测试集,并用学习到的分类模型进行分类预测。
      —— 关联分析算法与模型设计
      —— 决策树算法与模型设计
      —— 结合工具软件操作
三、挖掘方法2:  
    1、目标:理解贝叶斯方法,能够用工具建立贝叶斯网络模型;掌握聚类典型算法k-均值聚、层次聚类 和基于密度的聚类,能够构建聚类模型,对数据进行有效聚类。
       —— 贝叶斯与贝叶斯网络算法与模型设计
       —— 典型聚类算法与模型设计
       —— 结合工具软件操作
四、其他挖掘方法与挖掘前沿技术
    1、目标:了解多种挖掘算法与技术,了解数据挖掘的前沿技术,以利于日后可能的应用。
       —— 时序和序列数据的挖掘
       —— 神经网络分类
       —— 图挖掘、社会网络挖掘分析与介绍
       —— 其他挖掘技术
五、挖掘模型建模和实例分析
    1、目标:了解多个工具软件,对个工具软件有总体认识,以便恰当选择商业化的挖掘工具;通过一个实例,应用挖掘工具逐步、详细实现挖掘工程。
       —— 其他多种挖掘工具的介绍。
       —— 结合一个实例,例如市场营销、证券、电信业务、银行业务等,进行实际建模
            与挖掘分析。

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