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       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
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數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谑廊藖碚f在很大程度上是透明的。我們在大多數(shù)時間都從未注意到它的發(fā)生。但每當我們辦理商店購物卡、使用信用卡購物或在網(wǎng)上沖浪時，都在創(chuàng)建數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)以大數(shù)據(jù)集形式存儲在我們每天與之打交道的公司所擁有的功能強大的計算機上。存在于這些數(shù)據(jù)集之內(nèi)的便是模式 - 表明我們的興趣、習慣和行為。數(shù)據(jù)挖掘可讓人們找到并解讀這些模式，從而幫助人們做出更明智的決策，并更好地為客戶服務(wù)。

第一節(jié)：數(shù)據(jù)挖掘基本知識RapidMiner工具介紹
第二節(jié)：數(shù)據(jù)準備：導(dǎo)入、預(yù)處理、導(dǎo)出
第三節(jié)：數(shù)據(jù)挖掘模型和方法
第四節(jié)：K-Means 聚類與辨別分析
第五節(jié)：線性回歸與邏輯回歸
第六節(jié)：決策樹與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第七節(jié)：文本挖掘
第八節(jié)：WEB挖掘
第九節(jié)：協(xié)同過濾、推薦
第十節(jié)：時間序列分析
第十一節(jié)：離群點分析
第十二節(jié)：模型評估-交叉驗證與模型優(yōu)化化
第十三節(jié)：過程控制
第十四節(jié)：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與執(zhí)行命令