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数据挖掘
课程描述
此门课程介绍了数据挖掘的基本理论和实际应用技术。重点介绍了数据挖掘的基本理论方法，包括关联分析技术、分类和预测技术、聚类分析技术等，以及数据挖掘的应用，包括复杂和特殊数据类型的挖掘和各行业(领域)数据挖掘的应用实例。
课程目标
完成此门课程，学员将具备以下能力：
课程内容
课程简介
数据挖掘简介及分类
数据预处理
关联和相关
分类和预测
聚类
数据挖掘技术动向
数据挖掘工具
课程对象
本课程是为有兴趣建立或理解数据挖掘、决策支持系统的技术人员而开发的高级培训。也适用于业务分析及市场数据分析人员。
前提课程
后续课程
《数据挖掘》课程安排
此课程包括讲授和实验，共安排五天，如下表：
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内 容 |
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*天 |
数据挖掘简介 数据挖掘系统的分类 数据预处理 描述性数据汇总 数据清理 数据集成和变换 数据归约 数据离散化和概念分层产生 |
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第二天 |
关联和相关 购物篮分析 频繁模式挖掘 挖掘各种类型的关联规则 由关联挖掘到相关分析 基于约束的关联挖掘 实例：关联分析实例 |
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第三天 |
分类和预测 用决策树归纳分类 贝叶斯分类 基于规则的分类 神经网络 实例：分类实例 |
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第四天 |
聚类分析 聚类分析中的数据类型 划分方法 层次方法 基于密度的方法 基于网格的方法 实例：聚类分析实例 |
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第五天 |
流挖掘简介：时间序列和序列数据 图挖掘简介：社会网络分析和多关系数据挖掘 对象挖掘简介：空间、多媒体、文本和Web数据 数据挖掘的应用和发展趋势 实例：常用数据挖掘工具介绍 |
