数据挖掘基础-蜗牛学苑

首页 / Python数据分析 · 第三阶段:Python数据分析 / 数据挖掘基础

发布于 2022-02-17 · 5840 次观看

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教师笔记

01-什么是数据挖掘（1）

22分钟 · 2853次播放

02什么是数据挖掘（2）

19分钟 · 91次播放

03-数据挖掘的相关概念

14分钟 · 85次播放

04-数据挖掘工作范式

20分钟 · 88次播放

05-RFM模型

19分钟 · 97次播放

06-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（1）数据导入

20分钟 · 103次播放

07基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（2）F计算

8分钟 · 82次播放

08-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（3）M计算

9分钟 · 76次播放

09-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（4）R计算

20分钟 · 76次播放

10-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（5）构建模型

18分钟 · 69次播放

11-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（6）构建模型

19分钟 · 68次播放

12-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（7）构建模型

9分钟 · 61次播放

13-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（8）构建模型

15分钟 · 34次播放

14-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（9）本章总结

8分钟 · 40次播放

15-数据科学的知识领域

21分钟 · 44次播放

16-数理统计技术

12分钟 · 49次播放

17-数据挖掘的技术与方法

18分钟 · 44次播放

18-描述性数据挖掘算法示例_(1)聚类分析概念

11分钟 · 47次播放

19-描述性数据挖掘算法示例_(1)聚类分析原理

14分钟 · 44次播放

20-描述性数据挖掘算法示例_(2)关联规则概念

8分钟 · 44次播放

21-描述性数据挖掘算法示例_(3)关联规则支持度置信度

21分钟 · 45次播放

22-描述性数据挖掘算法示例_(4)关联规则提升度

15分钟 · 41次播放

23-描述性数据挖掘算法示例_(5)关联规则总结

4分钟 · 43次播放

24-预测性数据挖掘算法示例_(1)决策树信息熵

10分钟 · 45次播放

25-预测性数据挖掘算法示例_(2)决策树信息增益

25分钟 · 48次播放

26-预测性数据挖掘算法示例_(3)决策树绘制

14分钟 · 42次播放

27-预测性数据挖掘算法示例_(1)KNN概念

14分钟 · 46次播放

28-预测性数据挖掘算法示例_(2)KNN原理

14分钟 · 39次播放

29-预测性数据挖掘算法示例_(1)Logistic回归概念

17分钟 · 39次播放

30-预测性数据挖掘算法示例_(2)Logistic回归原理

24分钟 · 41次播放

31-预测性数据挖掘算法示例_(1)神经网络概念

15分钟 · 40次播放

32-预测性数据挖掘算法示例_(2)神经网络原理

23分钟 · 34次播放

33-预测性数据挖掘算法示例-(3)支持向量机总结

13分钟 · 40次播放

34-预测性数据挖掘算法示例_(1)支持向量机概念

9分钟 · 37次播放

35-预测性数据挖掘算法示例_(2)支持向量机原理上

13分钟 · 35次播放

36-预测性数据挖掘算法示例_(2)支持向量机原理下

20分钟 · 34次播放

37-预测性数据挖掘算法示例_集成学习

15分钟 · 37次播放

38-预测类算法总结_(1)排序类算法

24分钟 · 651次播放

39-预测类算法总结_(2)决策类算法

9分钟 · 33次播放

40-模型评估_（1）回归模型

21分钟 · 38次播放

41-模型评估_（2）决策模型

12分钟 · 33次播放

42-模型评估_（3）排序模型（1）

17分钟 · 29次播放

43-模型评估_（3）排序模型（2）

7分钟 · 28次播放

44-总结

17分钟 · 247次播放

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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

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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完成本课程的学习后，对所有Web系统开发（Java，PHP，DJango等）均有极强的参考价值，也更容易理解和学习其他后台开发技术。

1. 本课程以一套博客系统的全流程开发过程，来驱动Python Web系统开发的核心技术讲解； 2. 以实战项目为驱动，以项目的功能实现而不是知识点来组织课程； 3. 注重理论与实践的结合，使学生能通过实践深化对理论的理解； 4. 盖Python Web和Flask框架开发的全套知识点，并拓展第三方接口，架构设计，性能优化等；

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