【数据挖掘】谢邦昌主讲，送5G视频课程！-经管之家官网！

课程名称

课程内容

数据挖掘介绍

云计算应用及前沿综述及介绍数据挖掘概念、功能、技术、步骤，尤其是CRISP-DM流程。

数据挖掘运用的理论和技术

介绍数据挖掘(简单线性回归分析、多元回归分析、岭回归分析、Logistic回归分析 ) 、关联规则、聚类分析、判别分析、类神经网络分析、判定树分析、其他分析方法

数据挖掘与相关领域的关系

· 数据挖掘与统计分析的不同

· 数据挖掘与数据仓储的关系

· 知识发现与数据挖掘的关系

· OLAP与数据挖掘的关系

· 数据挖掘与机器学习的关系

· 网络挖掘与数据挖掘的关系

数据挖掘商业软件产品及其应用现状

· 数据挖掘商业软件的分类

· 主要软件的介绍Data Mining AddIn 及 R+EXCEL SAS/EM SPSS Clementine STATISTICA 的 介绍

· 顾客关系管理

· 数据挖掘的行业应用

课程名称

课程内容

Data Mining 软件安装与设定数据挖掘加载项

· 系统需求

· 开始安装

· 完成安装验证

· 组件设定

· 配置完成检查

ExcelData Mining AddIn数据挖掘入门

· Excel Data Mining AddIn数据挖掘功能介绍

· 数据挖掘使用说明 (目录查询、开始功能、视频和教学)

· 数据挖掘连接配置 (设定目前的连接、跟踪)

· 数据准备 (浏览数据、清除数据、分割数据)

· 数据建模

· 精确度和验证 (准确性图表、分类矩阵、利润图)

· 模型用法 (浏览功能、查询功能)

· 模型管理 (重新命名挖掘模型、删除挖掘结构、清除挖掘结构、用原始数据处理挖掘结构、用新数据处理挖掘结构、导出挖掘结构、导入挖掘结构)

· 数据建模：开始进行数据挖掘步骤，可以建立挖掘模型、预测分析等。数据建模的方法有分类、估计、群集、关联、预测等以及进阶

分类数据建模

· 基本概念

· 决策树模块贝叶斯概率分类Logistic回归 类神经网络 的建立

· 决策树与判别函数比较

· 计算方法 (确定预测精度的标准、选择分裂（分层）技术、定义停止分裂（分层）的时间点、选择适当大小的判定树)

课程名称

课程内容

聚类分析数据建模

· 基本概念

· 层次聚类分析的建立

· 计算方法 (确定预测精度的标准)

· 范例分析

预测数据建模

· 时间序列模行基本概念类神经网络 的建立

· 计算方法 (确定预测精度的标准)

· 范例分析

关联规则

· 基本概念

· 关联规则的种类

· 关联规则的算法：Apriori算法

· 范例分析

时序聚类数据

建模

· 基本概念

· 相关研究和算法

· 范例分析

估计(推估)数据建模

· 基本概念

· 决策树模块 线性回归 类Logistic回归 类神经网络 的建立

· 计算方法 (确定预测精度的标准)

· 范例分析