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01-什么是数据挖掘(1)
02什么是数据挖掘(2)
03-数据挖掘的相关概念
04-数据挖掘工作范式
05-RFM模型
06-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_(1)数据导入
07基于RFM模型的客户价值挖掘项目_(2)F计算
08-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_(3)M计算
09-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_(4)R计算
10-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_(5)构建模型
11-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_(6)构建模型
12-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_(7)构建模型
13-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_(8)构建模型
14-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_(9)本章总结
15-数据科学的知识领域
16-数理统计技术
17-数据挖掘的技术与方法
18-描述性数据挖掘算法示例_(1)聚类分析概念
19-描述性数据挖掘算法示例_(1)聚类分析原理
20-描述性数据挖掘算法示例_(2)关联规则概念
21-描述性数据挖掘算法示例_(3)关联规则支持度置信度
22-描述性数据挖掘算法示例_(4)关联规则提升度
23-描述性数据挖掘算法示例_(5)关联规则总结
24-预测性数据挖掘算法示例_(1)决策树信息熵
25-预测性数据挖掘算法示例_(2)决策树信息增益
26-预测性数据挖掘算法示例_(3)决策树绘制
27-预测性数据挖掘算法示例_(1)KNN概念
28-预测性数据挖掘算法示例_(2)KNN原理
29-预测性数据挖掘算法示例_(1)Logistic回归概念
30-预测性数据挖掘算法示例_(2)Logistic回归原理
31-预测性数据挖掘算法示例_(1)神经网络概念
32-预测性数据挖掘算法示例_(2)神经网络原理
33-预测性数据挖掘算法示例-(3)支持向量机总结
34-预测性数据挖掘算法示例_(1)支持向量机概念
35-预测性数据挖掘算法示例_(2)支持向量机原理上
36-预测性数据挖掘算法示例_(2)支持向量机原理下
37-预测性数据挖掘算法示例_集成学习
38-预测类算法总结_(1)排序类算法
39-预测类算法总结_(2)决策类算法
40-模型评估_(1)回归模型
41-模型评估_(2)决策模型
42-模型评估_(3)排序模型(1)
43-模型评估_(3)排序模型(2)
44-总结
首页 / Python数据科学 · 第三阶段 / 数据挖掘基础
发布于 2022-02-17 · 116 次观看
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01-什么是数据挖掘(1)
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02什么是数据挖掘(2)
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03-数据挖掘的相关概念
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15-数据科学的知识领域
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16-数理统计技术
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课程目标
帮助大家系统地学习数据挖掘
知识要点
本课程将向大家讲述数据挖掘的基础知识,包括数据挖掘的相关基础概念、工作范式、常见模型应用、数理统计算法等内容,结合实例,深入浅出。
授课讲师

周一

蜗牛学苑资深讲师
硕士,统计师。从事数据科学研发多年,历任数据分析师、数据挖掘工程师。具备深厚的数学、统计学和数理统计功底,擅长商业数据项目研发管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等 语言工具,和机器学习、深度学习等相关技术。启发式教学,个别化教学,课堂氛围轻松,知识点凝练,深受学生好评。
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