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一、本課程是怎么樣的一門(mén)課程（全面介紹）

1.1、課程的背景

?“大數(shù)據(jù)”作為時(shí)下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來(lái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。 “大數(shù)據(jù)” 其實(shí)離我們的生活并不遙遠(yuǎn)，大到微博的海量用戶(hù)信息，小到一個(gè)小區(qū)超市的月銷(xiāo)售清單，都蘊(yùn)含著大量潛在的商業(yè)價(jià)值。

正是由于數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)，并且已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了人們的數(shù)據(jù)分析能力。因此，科學(xué)、商用等領(lǐng)域都迫切需要智能化、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分析工具。在這樣的背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用而生，使得海量數(shù)據(jù)的分析變得易如反掌。

?1.2、課程內(nèi)容簡(jiǎn)介

本課程名為深入淺出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。所謂“深入”，指得是從數(shù)據(jù)挖掘的原理與經(jīng)典算法入手。其一是要了解算法，知道什么場(chǎng)景應(yīng)當(dāng)應(yīng)用什么樣的方法；其二是學(xué)習(xí)算法的經(jīng)典思想，可以將它應(yīng)用到其他的實(shí)際項(xiàng)目之中；其三是理解算法，讓數(shù)據(jù)挖掘的算法能夠應(yīng)用到您的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)之中去。所謂“淺出”，指得是將數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用落實(shí)到實(shí)際的應(yīng)用中。課程會(huì)通過(guò)三個(gè)不同的方面來(lái)講解算法的應(yīng)用：一是微軟公司的SQL Server與Excel等工具實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘；二是著名開(kāi)源算法的數(shù)據(jù)挖掘，如Weka、KNIMA、Tanagra等開(kāi)源工具；三是利用C#語(yǔ)言做演示來(lái)完成數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)。

根據(jù)實(shí)際的引用場(chǎng)景，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常分為分類(lèi)器、關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)算法等三大類(lèi)別。本課程主要介紹這三大算法的經(jīng)典思想以及部分著名的實(shí)現(xiàn)形式，并結(jié)合一些商業(yè)分析工具、開(kāi)源工具或編程等方式來(lái)講解具體的應(yīng)用方法。

1.3、課程大綱

1) ? ??數(shù)據(jù)挖掘概述與數(shù)據(jù)

本章講解了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的起源、應(yīng)用場(chǎng)景以及基本的處理方法，并對(duì)于數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)等基本的概念做了闡釋。

2) 可視化與多維數(shù)據(jù)分析（實(shí)踐課）

本章講解了數(shù)據(jù)可視化的基本方法，并分別演示了Excel數(shù)據(jù)透視表與SQL Server Analysis Service對(duì)于多維數(shù)據(jù)的可視化處理。（OLAP）

3) 分類(lèi)器與決策樹(shù)

本章講解了分類(lèi)器的基本概念與應(yīng)用方法，并具體分析了分類(lèi)器經(jīng)典算法之一決策樹(shù)的實(shí)現(xiàn)方法。

4) 其他分類(lèi)器（上）

本章講解了另外兩種經(jīng)典的分類(lèi)器算法：基于規(guī)則的分類(lèi)器與基于距離的分類(lèi)器。

5) 其他分類(lèi)器（下）

本章講解了其他一些常見(jiàn)的分類(lèi)器算法，如基于距離的分類(lèi)器的改良算法、貝葉斯分類(lèi)器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)與組合方法等。

6) 決策樹(shù)的應(yīng)用（實(shí)踐課）

本章演示了利用Weka Explorer、KNIME、Tanagra等開(kāi)源工具進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘處理。演示中對(duì)比了幾類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘算法，如Cart決策樹(shù)、C4.5決策樹(shù)、KNIME決策樹(shù)、簡(jiǎn)單貝葉斯分類(lèi)、組合方法（裝袋）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于規(guī)則的分類(lèi)等。

7) 關(guān)聯(lián)分析

本章講解了關(guān)聯(lián)分析的常見(jiàn)算法，即Apriori算法與FP增長(zhǎng)算法。

8) 購(gòu)物車(chē)數(shù)據(jù)分析（實(shí)踐課）

本章主要演示了利用微軟的解決方案來(lái)進(jìn)行購(gòu)物車(chē)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，包括SQL Service Analysis Service的關(guān)聯(lián)分析與Excel結(jié)合SSAS外接程序等方法。最后還利用Weka KnowledgeFlow工具來(lái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，以便對(duì)比第六章的實(shí)踐。

9) 聚類(lèi)算法

本章講解了聚類(lèi)算法的基本原理與常見(jiàn)算法，包含K均值算法、層次聚類(lèi)、基于密度的聚類(lèi)算法。

10) ?聚類(lèi)算法C#源代碼實(shí)現(xiàn)（實(shí)踐課）

本章演示如何通過(guò)C#源代碼實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)算法。

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