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    1. [教程名稱]數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)教程(浙江大學(xué))
      [教程類型]視頻教程
      [推薦級(jí)別]
      [觀看權(quán)限]免費(fèi)在線觀看
      [所需點(diǎn)數(shù)]花費(fèi) 0 點(diǎn)
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      [教程專題]
         

      教 程 播 放 列 表

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      [教程介紹]

      本視頻教程全面介紹數(shù)據(jù)挖掘的原理、方法和算法。主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、數(shù)據(jù)挖掘算法的數(shù)據(jù)類型、輸入和輸出、決策樹、數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理和后處理、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類和回歸算法、支持向量機(jī)、聚類分析及多維數(shù)據(jù)可視化。

      數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),就是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。

      這門技術(shù)的應(yīng)用前景:

      數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于煉鋼、銀行、金融、零售、保健、中醫(yī)藥及電信等行業(yè)的客戶關(guān)系管理、金融風(fēng)險(xiǎn)防范、供應(yīng)關(guān)系管理、 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷及競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析等部門分析。

      數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)日益普及。盡管數(shù)據(jù)挖掘并不一定要有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的支持,但它仍然經(jīng)常被看成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的后期產(chǎn)品,因?yàn)槟切┡?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的人有最豐富的數(shù)據(jù)資源可供挖掘。

      數(shù)據(jù)挖掘,涵蓋了五個(gè)主題:數(shù)據(jù)、分類、關(guān)聯(lián)分析、聚類和異常檢測(cè)。

      數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程,簡(jiǎn)單的說(shuō),數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。

      這個(gè)應(yīng)用的前景還是非常大的。

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