数据挖掘

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数据挖掘视频慕课课程简介：

您想了解大数据吗，您想知道怎么利用大数据吗？来听这门课吧，生动的讲解，精彩的案例分析，带您解析智慧生活背后的原理。

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数据挖掘课程列表：

第1章 概述

-1.1 数据分析与数据挖掘

--1.1 数据分析与数据挖掘

--1.1 数据分析与数据挖掘

-1.2 分析与挖掘的数据类型

--1.2 分析与挖掘的数据类型

-- 1.2 分析与挖掘的数据类型

-1.3 数据分析与数据挖掘的方法

--1.3 数据分析与数据挖掘的方法

-- 1.3 数据分析与数据挖掘的方法

-1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术

--1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术

--1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术

-1.5 应用场景及存在的问题

--1.5 应用场景及存在的问题

-- 1.5 应用场景及存在的问题

-第1章 作业1

-第1章 作业2

-关于数据分析和数据挖掘的讨论

-关于数据分析与数据挖掘的讨论（研究生班级）

第2章 数据

-2.1 数据的属性

--2.1 数据的属性

-- 2.1 数据的属性

-2.2 数据的基本统计描述

--2.2.1 中心趋势度量

--2.2.2 数据分散度量

--2.2.3 数据的图形显示

--2.2 数据的基本统计描述

-2.3 数据的相似性和相异性

--2.3 数据的相似性和相异性

-- 2.3 数据的相似性和相异性

-第2章 作业1

-第2章 作业2

-关于属性类型的讨论

-关于数据属性的讨论（研究生班级）

第3章 数据预处理

-3.1 数据存在的问题

--3.1 数据存在的问题

--数据存在的问题

-3.2 数据清理

--3.2 数据清理

--数据清理

-3.3 数据集成

--3.3 数据集成

--数据集成

-3.4 数据归约

--3.4 数据规约

--数据归约

-3.5 数据变换与数据离散化

--3.5 数据变换与数据离散化

--数据变换与数据离散化

-第3章 作业1

-第3章 作业2

-关于建立数据集的讨论（研究生班级）

-关于数据预处理的讨论（研究生班级）

-关于建立数据集的讨论（本科生班级）

-关于数据预处理的讨论（本科生班级）

第4章 数据仓库和OLAP

-4.1 数据仓库基本概念

--4.1 数据仓库基本概念

--数据仓库基本概念

-4.2 数据仓库设计

--4.2 数据仓库设计

--数据仓库设计

-4.3 数据仓库实现

--4.3 数据仓库实现

--数据仓库实现

-4.4 联机分析处理

--4.4 联机分析处理

--联机分析处理

-4.5 元数据模型

--4.5 元数据模型

--元数据模型

-第4章 作业1

-第4章 作业2

-关于数据仓库和数据预处理的讨论（本科生班级）

-关于数据仓库价值的讨论（本科生班级）

-关于数据库与数据仓库的讨论（研究生班级）

第5章 回归分析

-5.1 回归分析的基本概念

--5.1 回归分析的基本概念

--回归分析的基本概念

-5.2 一元线性回归

--5.2 一元线性回归

--一元线性回归

-5.3 多元线性回归

--5.3 多元线性回归

--多元线性回归

-5.4 多项式回归

--5.4 多项式回归

--多项式回归

-第5章 作业1

-第5章 作业2

-关于回归预测法的讨论(本科生班级)

-关于回归分析的讨论（研究生班级）

-回归分析的优缺点（研究生班级）

第6章 频繁模式

-6.1 概述

--6.1 频繁模式概述

--频繁模式概述

-6.2 Apriori算法

--6.2 Apriori算法

--Apriori算法

-6.3 FP-growth算法

--6.3 FP-growth算法

--FP-growth算法

-6.4 压缩频繁项集

--6.4 压缩频繁项集

--压缩频繁项集

-6.5 关联模式评估

--6.5 关联模式评估

--关联模式评估

-第6章 作业1

-第6章 作业2

-关于Apriori算法的讨论（本科生班级）

-关于Apriori算法的讨论（研究生班级）

第7章 分类

-7.1 分类概述

--7.1 分类概述

--分类概述

-7.2 决策树

--7.2 决策树（上）

--7.2 决策树（中）

--7.2 决策树（下）

--决策树

-7.3 朴素贝叶斯分类

--7.3 朴素贝叶斯分类

--朴素贝叶斯分类

-7.4 惰性学习法

--7.4 惰性学习法

--7.4 惰性学习法

-7.5 神经网络

--7.5 神经网络（上）

--7.5 神经网络（下）

--神经网络

-7.6 分类模型的评估

--7.6 分类模型的评估（上）

--7.6 分类模型的评估（下）

--分类模型的评估

-第7章 第一部分作业2（研究生班级）

-第7章 第二部分作业2

-第7章 第二部分作业1

-关于分类算法的讨论（本科生班级）

-关于分类算法的讨论（研究生班级）

-关于神经网络的讨论（研究生班级）

第8章 聚类

-8.1 聚类概述

--8.1 聚类概述

--聚类概述

-8.2 基于划分的聚类

--8.2 基于划分的聚类（一）

--8.2 基于划分的聚类（二）

--基于划分的聚类

-8.3 基于层次的聚类

--8.3 基于层次的聚类

--基于层次的聚类

-8.4 基于密度的聚类

--8.4 基于密度的聚类

--基于密度的聚类

-8.5 基于网格的聚类

--8.5 基于网格的聚类

--基于网格的聚类

-第8章 作业1

-第8章 作业2

-关于基于划分和基于层次的聚类的讨论（本科生班级）

-关于聚类的讨论（本科生班级）

-关于聚类算法的讨论（研究生班级）

-关于聚类与数据挖掘的讨论（研究生班级）

第9章 离群点检测

-9.1 离群点定义与类型

--9.1 离群点定义与类型

--9.1 离群点定义与类型

-9.2 离群点检测

--9.2 离群点检测（一）

--9.2 离群点检测（二）

--离群点检测

-第9章 作业1

-第9章 作业2

-关于离群点检测的讨论（研究生班级）

数据挖掘开设学校：天津大学

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