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大数据时代的数据挖掘(Sql Server)

满意程度:     课程系列:LEVEL 2
课时:109 分钟| 3人学习 分享 收藏
本课程结合成功商业案例,基于SQL Server系统教学数据挖掘的原理与方法,深入掌握数据挖掘实务解决方案。

大数据时代的数据挖掘(Sql Server)

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大数据时代的数据挖掘概述立即播放

第一章、数据挖掘概论

1.1 大数据时代的数据挖掘概述

1.2 数据挖掘的概念和应用

1.3 数据挖掘的流程

第二章、数据挖掘算法

2.1 利用简单贝叶斯建立零售业营销分类预测模型

2.2 利用线性回归建立汽车业汽车油耗预测模型

2.3 利用决策树建立银行业风险分类预测模型及年收入预测

2.4 利用类神经网络建立医疗业心脏病分类预测模型

2.5 利用罗吉斯回归建立医疗业糖尿病分类预测模型

2.6 利用时间序列建立零售业销售预测模型

2.7 利用聚类分析建立银行业客户聚类模型

2.8 利用关联规则建立零售业交叉销售模型

2.9 利用时序群集建立零售业提升销售模型

第三章、模型应用与开发

3.1 模型评估

3.2 整合服务(SSIS)

3.3 DMX预测查询

3.4 DMX结构语言

3.5 数据挖掘应用开发

第四章、Office数据挖掘加载宏

4.1 Excel数据表分析工具

4.2 Excel数据挖掘客户端

4.3 数据挖掘的未来展望


一、课程简介

结合成功商业案例,基于SQL Server系统教学数据挖掘的原理与方法,深入掌握数据挖掘实务解决方案


二、课程章节
第一章、数据挖掘概论
1.1 大数据时代的数据挖掘概述
1.2 数据挖掘的概念和应用

1.3 数据挖掘的流程


第二章、数据挖掘算法
2.1 利用简单贝叶斯建立零售业营销分类预测模型
2.2 利用线性回归建立汽车业汽车油耗预测模型
2.3 利用决策树建立银行业风险分类预测模型及年收入预测
2.4 利用类神经网络建立医疗业心脏病分类预测模型
2.5 利用罗吉斯回归建立医疗业糖尿病分类预测模型
2.6 利用时间序列建立零售业销售预测模型
2.7 利用聚类分析建立银行业客户聚类模型
2.8 利用关联规则建立零售业交叉销售模型

2.9 利用时序群集建立零售业提升销售模型


第三章、模型应用与开发
3.1 模型评估
3.2 整合服务(SSIS)
3.3 DMX预测查询
3.4 DMX结构语言

3.5 数据挖掘应用开发


第四章、Office数据挖掘加载宏
4.1 Excel数据表分析工具
4.2 Excel数据挖掘客户端

4.3 数据挖掘的未来展望


三、课程讲师


李御玺
台湾铭传大学教授/中华数据挖掘协会理事

台湾大学博士,在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文,同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。 其还兼任厦门大学数据挖掘中心顾问,中国人民大学数据挖掘中心顾问,IBM SPSS-China顾问。服务过的客户包括:中国工商局、中信银行、台新银行等。


四、面向人群
1、各行业数据分析、数据挖掘从业者;
2、金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员;
3、政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员;
4、数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员;

对数据挖掘感兴趣的各界人员只要学员有大学阶段基本的概率论基础和高等数据微积分基础,就可以学习本微专业。


五、课程问答
Q::课程如何观看?
A:本课程为讲师专门录制的视频课程,订单支付成功后系统会自动发送邮件到报名邮箱。视频、课件和数据、软件等均在邮箱链接中查看。建议使用百度云盘客户端进行下载。
Q:课程如何提问?
A:本课程原则上不提供咨询答疑服务,如有需求可以在问答模块留言或者去论坛bbs提问。问答地址:http://bbs.pinggu.org/forum-114-1.html


螭羽 2018-01-22 19:53

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