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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
各大中专院校对数据分析和数据挖掘感兴趣的师生；以及对BI、DM感兴趣的IT管理和技术人员；
你将会学到：
通过本课程的学习，您将学习使用Weka软件进行数据预处理、数据分析、数据挖掘；同时也支持对大数据（Big Data）的挖掘和分析。
课程简介：
作为一个免费、公开、开源的数据挖掘工作平台，Weka集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化操作等。
目前，Weka**版本为weka-3-7-11，可以利用weka进行大数据的挖掘和分析处理。
课程重点：
本课程介绍了利用Weka进行数据（BigData）分析和挖掘的方法，内容包括：利用Weka进行数据预处理、分类预测、回归分析、聚类分析、关联规则分析等；同时，您还可以将自己研究的算法加入Weka平台进行实验研究。
课程大纲-利用Weka进行数据（Big Data）分析和挖掘实战视频课程
第1章下载与安装(17分钟1节)
1-1
Weka的下载与安装本讲主要介绍Weka的下载与安装的方法。关于weka的下载，可以通过在搜索引擎中搜索关键字“weka”获取其官网，然后在该网站中可以下载当前最新的版本weka-3-7-11；然后根据个人的操作系统类型（Windows、Mac OS、Linux等）选择相应的版本（X86、X64）下载；下载的时候可以选择包含Java环境和不包含Java环境。
[17:07]开始学习第2章Weka基础知识(1小时13分钟4节)
2-1
WEKA工具软件简介及学习资料本讲主要介绍了Weka软件相关基础知识，并给大家推荐了学习Weka以及数据挖掘软件相关的资料。
「仅限付费用户」点击下载“利用Weka进行数据（Big Data）分析和挖掘.pdf”
[22:34]开始学习2-2
Weka 数据集基础本讲介绍Weka 数据集相关基础知识，主要内容包括：WEKA数据文件说明、关系声明、属性声明、数据类型简介、数据信息说明、稀疏数据介绍等。几个注意事项：在Weka中，ARFF数据集最左端的属性列为第0列；如果某个属性的值是缺失值（missing value），用问号“?”表示，且这个问号不能省略。
[19:14]开始学习2-4
Weka数据预处理（Preprocess）的方法本讲介绍了如何对Weka的数据进行预处理的方法，课程详细讲解和演示了数据离散化（Discretize）的方法，以及如何查看和修改参数的方法。
[16:05]开始学习第3章Weka操作实践(58分钟3节)
3-1
利用Weka进行数据分类（ Classify）在Weka中，把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中；本讲介绍了利用Weka进行数据分类的方法，讲解了输出图形结果参数以及ROC曲线相关参数的意义。
[23:58]开始学习3-3
Weka分类应用示例：训练bank-data分类模型本讲介绍了利用Weka对bank-data（银行个人参股计划预测）数据进行分类应用的示例，内容包括数据转换，数据预处理，训练分类模型，评估分类模型等内容。
「仅限付费用户」点击下载“bank-data.xlsx”
[18:48]开始学习第4章Weka功能扩展(48分钟3节)
4-2
利用Weka进行聚类分析实验：银行客户分类本讲介绍了利用Weka对Bank-data 数据进行聚类分析的实验，实现对银行客户分类 ，其目的是发现相似客户群，以满足银行的客户细分需求，为银行针对不同客户群体的营销策略提供支持。
「仅限付费用户」点击下载“银行数据聚类分析结果.zip”
[15:49]开始学习4-3
利用Weka进行关联规则分析（associations）本讲介绍了利用Weka进行关联规则分析（associations）的操作方法，并介绍了Weka中常用的关联规则挖掘算法，以及算法参数设置的意义，并以weather数据为例进行关联规则挖掘的操作演示。
[14:30]开始学习
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