一、数据挖掘任务

数据挖掘常见的六大任务:

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 1.分类问题

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2.聚类问题

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 3.回归问题

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 4.关联问题

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 5.序列问题

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 6.异常检测

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二、数据挖掘流程

CRISP-DM:跨行业数据挖掘标准流程

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各环节的任务与目标

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预测模型的构建和评分流程

六大任务中的分类和回归都属于预测模型的范畴

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 三、预测模型的构建和使用

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四、机器学习算法分类

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数据挖掘六大任务中的机器学习算法

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五、数据挖掘,数据仓库和OLAP

企业中真实的数据挖掘和应用流程

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数据仓库中的星型模型设计

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 OLAP的基本概念和技术

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 OLAP的基本操作

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 向下钻取,比如季度转为月份

向上钻取,2010年的极度,转为总的极度,上海这几那个江苏,转为江浙沪

 

六、数据科学

 数据科学解决的两类问题

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 数据科学团队角色

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数据科学家

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 数据科学家需要掌握多元化知识和技能

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成为数据科学家

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