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大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘概述

第一章、數(shù)據(jù)挖掘概論
1.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘概述

1.2 數(shù)據(jù)挖掘的概念和應(yīng)用

1.3 數(shù)據(jù)挖掘的流程

第二章、數(shù)據(jù)挖掘算法
2.1 利用簡(jiǎn)單貝葉斯建立零售業(yè)營(yíng)銷分類預(yù)測(cè)模型

2.2 利用線性回歸建立汽車業(yè)汽車油耗預(yù)測(cè)模型

2.3 利用決策樹建立銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分類預(yù)測(cè)模型及年收入預(yù)測(cè)

2.4 利用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立醫(yī)療業(yè)心臟病分類預(yù)測(cè)模型

2.5 利用羅吉斯回歸建立醫(yī)療業(yè)糖尿病分類預(yù)測(cè)模型

2.6 利用時(shí)間序列建立零售業(yè)銷售預(yù)測(cè)模型

2.7 利用聚類分析建立銀行業(yè)客戶聚類模型

2.8 利用關(guān)聯(lián)規(guī)則建立零售業(yè)交叉銷售模型

2.9 利用時(shí)序群集建立零售業(yè)提升銷售模型

第三章、模型應(yīng)用與開發(fā)
3.1 模型評(píng)估

3.2 整合服務(wù)（SSIS）

3.3 DMX預(yù)測(cè)查詢

3.4 DMX結(jié)構(gòu)語(yǔ)言

3.5 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用開發(fā)

第四章、Office數(shù)據(jù)挖掘加載宏
4.1 Excel數(shù)據(jù)表分析工具

4.2 Excel數(shù)據(jù)挖掘客戶端

4.3 數(shù)據(jù)挖掘的未來(lái)展望