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课程设置的初衷：3 X9 B$ U/ U! Z$ E
1 p- @5 c Q g' d 当前大数据时代的背景下，真正让数据发挥价值的技术就是数据挖掘！但这门技术往往是从理论角度出发，缺少实际的应用，而且很多同学在大学或读研的时候过多接触纯理论知识，非常苦涩！而原来企业一般也停留在数据分析的层面，做一些经营分析，统计分析的工作。如今在互联网的推动下，大数据背景下，很多企业都希望能通过对用户行为的分析做用户画像、精准营销等等需求，这些都需要数据挖掘来的结果来提升用户体验，打造核心竞争力。所以我根据自己多年工作的理解，将收集了的大量视频教程与文档资料，按照理论、工具与实际应用场景的思路整理，让大家有个清晰的学习思路，提升综合理解、处理问题的能力！
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. ?: f" `* m: v4 v% t适合人群：
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$ M; {) ]' D/ y0 M具有一定的数据分析经验，数学、统计学理论基础，对大数据有浓厚兴趣，有一定自学能力的人学习。/ B3 l. L4 ^4 t9 o+ E2 R! _
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数据挖掘理论篇
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课程介绍：
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重点是讲解数据挖掘原理课程，其中有通过SPSS Modeler挖掘工具进行讲解的课程，大数据算法导论是应对在大数据环境下对数据算法进行学习。同时如果没有统计学基础或者需要巩固的我也准备了大数据的统计学基础课程补充学习。, ^9 G9 |# d, m4 @- f, U
: j2 k* O' {) Z课程目录：
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4 A# f- T$ ~, K4 g/ f【重点课程】数据挖掘原理与实战 35课. }- |0 M5 w$ `! k
0 ]& S& p% [5 H; _; I【重点课程】数据挖掘基础理论教程 42课6 n* X& m) D% c* M8 Z# I
$ D& t6 _, U+ [6 T# y1 ~【参考学习】大数据算法导论 13课7 s$ `% @- B6 G
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【重点课程】大数据的统计学基础 15课* n6 W0 [9 U( V2 q
: a5 k5 d, ?# T* d# ~数据挖掘工具篇
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课程介绍：6 E0 j/ }0 e$ T, ^9 P
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传统的数据挖掘应用一般倾向于使用SPSSModeler软件工具，被IBM收购前是Clementine，其实Matlab，SAS，R。这些工具都能够进行数据挖掘，他们更适合处理关系型数据，结构化强的数据，我觉得软件不是最重要的，大家习惯一个就好，重点是解决问题。当然在大数据环境中，很多是分布式，集群环境，那么在特定的场景中就会用到Mahout，RapidMiner，重点推荐RapidMiner，对于互联网web挖掘，推荐等技术应用广泛。
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【参考学习】Clementine系列视频教程31课
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# U6 |; v j( t! U$ G【重点课程】Clementine数据挖掘常用模型视频教程7课5 U" y, m& p1 H: P- @8 ]0 D7 w
a5 @2 b; b$ x6 f【重点课程】Matlab数据挖掘实战视频9课
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【重点课程】SPSSModeler数据挖掘视频教程4课# a6 H g _1 B7 E2 J5 c5 P
6 b/ Q& m4 o1 K* T; m; P1 W* h( R【重点课程】SPSS统计分析与数据挖掘56课
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【重点课程】Mahout数据挖掘入门与项目实战20课
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【重点课程】大数据快速数据挖掘平台RapidMiner14课& ?! ~" u2 b- w m( O0 }. I6 b
* r, W& d( l; F* L4 V% Q/ d4 \* j% }数据挖掘案列篇, s2 t' A1 E( P2 C* z( o/ M
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课程介绍：
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5 z6 ^8 v6 ` m1 l0 W 根据实际的应用场景，面对实际要解决的行业问题，给同学们准备了以下课程，更能融会贯通，增加对数据挖掘技术的理解。同时也能学习在行业中的应用场景，为就业提供了很好的经验积累机会。! W9 i t, Z% v. ^6 T8 T
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【重点课程】R语言实战与金融大数据处理10课" |% H) Q5 ]+ D' n
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【重点课程】基于案例的数据挖掘12课6 M& y6 |5 w4 N7 {) f
7 v- C. A) y. g9 q. z$ p' U0 L+ X) J9 _【重点课程】基于SPSS的数据挖掘案例分析8课6 P$ U3 b% N3 E1 c( c
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【重点课程】数据分析之推荐系统9课
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【重点课程】数据分析之量化投资13课2 G5 f& Q- q+ ? Q# K
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【重点课程】金融时间序列分析13课
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【参考学习】北大生物信息学视频教程61课" n0 i m$ v0 G1 V( T
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数据挖掘参考复习篇
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课程介绍：. O' J; v6 }8 ]) F* l
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此阶段为大家准备了自己收集的其他相关性的课程，电商数据仓库可以让大家了解数据仓库的维度模型与数据存储方式，很多时候数据挖掘都是在数据仓库环境中进行的，还有其他一些数据挖掘课程，但由于这些课程没有以上的课程质量高，就免费送给大家，有兴趣就看看。重点是参考资料，是我整理非常好的电子书与一些文档。非常有学习价值。, W( a4 P1 @' O
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课程目录：
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【重点课程】电商数据仓库详解 15课2 j: X1 N; v8 E& S; ?& y
. M9 K8 F4 ]+ M2 D【知识补充】数据挖掘教学录像 17课
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/ x @: j( n0 p7 M% v# e2 y& t【知识补充】韩家炜数据挖掘教学视频 22课" F/ t' g3 h& G
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【知识补充】深入浅出大数据挖掘技术培训教程 5课2 ?( s: M! S0 q* C5 W$ v
$ d! T* D, v6 K" p. s【知识补充】浙大远程教育学院数据挖掘视频 30课
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, f1 }8 Q; c! ~) Q! R【学习资料】数据挖掘精选学习资料. j, z* L6 @; K" h3 H0 ~- u. H, F
4 ]$ M9 J/ N, ]【软件工具】数据挖掘软件工具包" E, x( K+ t4 _; r9 F9 S
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下载地址：
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0 D8 R, |+ a+ j0 n- S6 D4 F资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见4 f1 J& m, j% `/ [ N9 n+ i7 p
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发表于 2022-6-8 12:48:02
