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课程介绍:
这是一套非常基础容易理解的数据挖掘视频教程，首先讲解数据挖掘理论基础的各种算法，并配合excel建模、Oracle数据库来整理数据，最后，通过SPSSModeler数据挖掘软件来进行数据挖掘的实操演练，配套资料全，有数据作业讲义。纯手把手教学，spssmodeler用的是14版本也比较新。
课程目录:
第一章数据挖掘基础内容讲解
1.1、数据挖掘初探
1.2、数据挖掘功能介绍
1.3、Excel基础知识
1.4、Excel应用示范
1.5、Oracle数据库安装
1.6、数据库应用示范1
1.7、数据库应用示范2
1.8、数据获取及存储
1.9、-相关知识介绍
1.10、数据预处理-excel部分
1.11、数据预处理-oracle部分
1.12、预测算法-线性回归1
1.13、预测算法-线性回归2
1.14、分类算法-ID3决策树介绍
1.15、分类算法-决策树建模处理
1.16、分类算法-excel建模实现
1.17、关联算法-Apriori算法介绍
1.18、关联算法-oracle数据处理
1.19、关联算法-excel数据处理
1.20、关联算法-excel建模实现
1.21、聚类算法-kmeans算法介绍
1.22、聚类算法-excel建模实现
1.23、最优化求解1
1.24、最优化求解2
第二章SPSSMODELER数据挖掘
2.1、SPSSModeler下载及安装
2.2、SPSSModeler数据获取及记录处理
2.3、SPSSModeler结果输出
2.4、SPSSModeler数据字段处理
2.5、SPSSModeler数据探索及分析1
2.6、SPSSModeler数据探索及分析2
2.7、SPSSModeler图形探索及分析1
2.8、SPSSModeler图形探索及分析2
2.9、SPSSModeler回归分析内容补充
2.10、SPSSModeler回归分析建模
2.11、SPSSModeler逻辑分析建模
2.12、RFM介绍
2.13、RFM建模
2.14、RFM模型应用
2.15、SPSSModeler分类-商业理解
2.16、SPSSModeler分类-数据理解
2.17、SPSSModeler分类-数据准备
2.18、SPSSModeler分类-决策树算法补充
2.19、SPSSModeler分类-决策树建模
2.20、SPSSModeler分类-神经网络
2.21、SPSSModeler分类-模型评估
2.22、SPSSModeler关联分析-Apriori算法补充
2.23、SPSSModeler关联分析-Apriori建模
2.24、SPSSModeler关联分析-序列
2.25、SPSSModeler聚类分析-KMeans
2.26、SPSSModeler聚类分析-TwoStep1
2.27、SPSSModeler聚类分析-TwoStep2
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发表于 2019-3-27 11:46
