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课程设置初衷:- \9 Z, ?. u1 w- {" L
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很多同学想学习并从事数据挖掘工作,数据的应用分几个方面,最基础的是统计分析,再深入一点的就是数据挖掘,例如针对客户的分析型CRM系统,在保险与券商行业应用的非常普遍,对客户的细分,风险评估,流失概率,盈利能力评估等预测都需要数据挖掘模型与算法来实现。为了让大家能够快速入门特地设置了本套课程,就是希望同学们能快速的了解与理解数据挖掘到底是怎么回事儿,打好基础,未来工作实践过程中快速提高。1 d# \$ u7 X$ c) R
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第一部分:
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- G! q& x2 D0 l3 C( p 统计学基础知识是数据挖掘的必备理论基础,重点掌握数据分析中的术语(维度、度量、指标数据粒度等含义)同时掌握概率、概率分布、参数估计、方差、回归与时间序列预测等知识。
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第二部分:
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Modeler软件可以说是最简单易用的数据挖掘软件,同学们通过学习和使用Modeler这款软件,来实现分类算法、聚类分析、逻辑回归、决策树等一系列的建模与实现。掌握一个数据挖掘从算法选择、建模到实现预测模型的整个过程。" G% \) ^& o- a, |+ B" x
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第三部分:: q. R7 I* ]2 A. N( p3 h/ w8 q- U! l
2 f8 A2 L# ]: ]. h6 k, ~% M7 ^ 更为系统的将数据分析与数据挖掘知识通过实际案例的方式巩固与理解,学习判断同类用户的兴趣契合度、电商中常用的关联分析、天气预测与信用评级分析等实际案例来提升动手能力与认知水平。
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课程目录:
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【第一部分】01.贾俊平统计学基础理论网授精讲班视频教程附讲义14章节 27课
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: `3 ?( v* J0 b1 F' w& Y \【第二部分】02.SPSS Modeler数据挖掘视频教程附讲义% ]: J2 a8 _1 a4 W1 {3 e
' P- R' ?3 m/ i! Q j& T【第三部分】03.2016最新小象学院数据分析和数据挖掘16课时附讲义与源码
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8 h; E2 \0 v) c" B/ @【第三部分】04.开源力量数据挖掘原理与实战附资料站长推荐 35课
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