当前课程知识点:媒体大数据挖掘与案例实战 > 第一讲:绪论 > 1.3 数据挖掘技术与应用场景 > 1.3数据挖掘技术与应用场景
-1.1 大数据的概念及发展趋势
-1.2 融媒体时代下的媒体数据特性
-1.3 数据挖掘技术与应用场景
-1.4 数据新闻的理解与发展
-第一章:测试
-2.1 数据爬取的基础知识
-2.2 HTML基础与正则表达式基础
-2.3 Gooseeker-数据爬取软件基础介绍
-2.4 Python-数据爬取程序基础介绍
-2.5 API的基础介绍与原理1
-2.6 API的基础介绍与原理2
-2.7 Gooseeker数据爬取案例-爬虫规则的制作
-2.8 python数据爬取案例-爬虫规则的编写
-2.9 python数据爬取案例-api的使用
-2.10 python数据爬取案例-模拟浏览器
-第二章:测试
-3.1 文本分析的概念与分词
-3.2 KNIME中的英文分词案例
-3.3 初识中文分词
-3.4 中文分词的案例实战
--中文分词--练习
-3.5 中文关键词提取的方法与案例实战
-3.6 中文停用词过滤的案例实战
-3.7 中文词频统计的案例实战
-3.8 中文命名实体的方法与案例实战
-第三章:测试
-4.1 初识网络分析
--初识网络分析
-4.2 社会关系网络网络挖掘实战1
-4.3 微博传播网络挖掘案例1
-4.4 网络的基本概念与特征量
-4.5 社会网络分析
--社会网络分析
-4.6 社交网络传播
--社交网络传播
-4.7 社交网络营销
--社交网络营销
-4.8 网络传播结构的构建方法
-4.9 网络传播结构的解读
-第四章:测试
-5.1 数据挖掘的基础理论与价值
-5.2 数据挖掘的基本概念与方法
-5.3 数据挖掘案例-modeler软件的使用与操作
-5.4 数据挖掘的商业应用于主要技术
-5.5 文本挖掘案例:新闻聚类
-5.6 文本挖掘案例:图书评论的情感分类
-5.7 推荐系统的基本介绍
-5.8 基于深度学习的海报推荐系统
-第五章:测试
-6.1 初识大数据可视化
--初识大数据可视化
-6.2 可视化技术概述
--可视化技术概述
-6.3 可视化技术分类
-6.4 数据挖掘与可视化
--数据挖掘与可视化
-6.5 不同数据类型的可视化技术
-6.6 数据新闻可视化
-6.7 媒体大数据可视化
-- 媒体大数据可视化
-6.8 可视化案例分析一:个性化词云制作
-6.9 可视化案例分析二:网络爬虫技术
-6.10 可视化案例分析三:Echart可视化技术
-6.11 可视化案例分析四:Excel高级应用1
-6.12 可视化案例分析四:Excel高级应用2
-6.13 可视化案例分析四:Tableau可视化技术
-第六章:测试