数据挖掘原理与实战

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274.50 元 5 折

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课程介绍

开源力量课程 -  HBase源码解析与开发实战

 

课程背景

  • 数据挖掘与数据处理工具,是从事大数据分析处理挖掘工作的两个关键步骤。数据挖掘技术能够帮助企业和研究机构从庞大的数据中挖掘出数据的潜在规律、趋势,为决策提供辅助参考。《数据挖掘基础:原理与实战》逐步讲授数据挖掘理论和操作经验。
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课程学习法

 

学习方式,更详细说明见这里:http://www.osforce.cn/page/onlineedu (六维学习法)

 

    • 视频滚动学习,终身有效
    • 老师指导实战练习辅导
    • 24小时讨论区回答
    • 每周视频坐班直播互动答疑
    • 开源力量结业考试
    • QQ同学会交流

课程特点

  • 通过建模演示讲解数据挖掘过程

  • 细致讲解厘清数据挖掘相关概念

适合人群

  • 有学习统计学基础,知道什么是期望、方差等概念的学员
    有基本的线性代数基础,知道矩阵、逆矩阵、矩阵-向量运算、矩阵的特征向量的学员
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课程大纲

  • 第1周 数据分析基础
    要点 数据分析流程、方法论(PEST、5W2H、逻辑树)、基础数据分析方法、数据分析师能力层级、数据的度量、探索、抽样、原理及实际操作,结合SPSS工具使用


    第2周 数据挖掘基础
    要点(数据挖掘概念、流程、重要环节、基础数据处理方法(缺失值、极值)、关联性分析方法(相关分析、方差分析、卡方分析)、原理及实际操作


    第3周 数据挖掘工具介绍及Modeler软件使用
    要点 使用Modeler,实际数据操作,为后续课程准备)


    第4周 挖掘-分类
    要点(决策树 C5.0、逻辑回归,最常用的二种算法,原理及实际建模操作)


    第5周 挖掘-聚类
    要点(层次聚类、kmeans)、挖掘-关联(Apriori),挖掘-预测(线性回归,指数平滑,移动平均), 原理及实际建模操作


    第6周 数据挖掘实战
    要点(以目标客户挖掘为例,从业务分析、方案制定、数据处理、数据准备、变量筛选、建模、评测、部署各个环节,使用Modeler工具,讲述建模的全过程)

本期嘉宾


本期嘉宾:曾立平
  • 数据分析/挖掘博士后研究员
  • 从2005年至今一直从事数据挖掘实践、指导和应用工作,对数据挖掘的算法和过程有深厚的理解。曾在美国纽约州立大学科学中心,数据分析/挖掘博士后研究员,现供职于电信知名企业,担任数据挖掘专家。

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课时列表

授课老师

数据挖掘专家,曾于美国纽约州立大学大气科学中心,任数据分析/挖掘博士后研究员

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