数据分析与数据挖掘入门指南

学习数据分析与数据挖掘领域的核心概念、方法论、重要算法的适用场景等,为深入学习做准备

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初级13课时4小时27分钟2020/04/15更新

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马彦平
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适合人群:

数据分析与数据挖掘领域新人

课程目标:

学习数据分析与数据挖掘领域的核心概念、方法论、重要算法的适用场景等,为深入学习做准备

课程简介:

本课程是一套面向数据分析与数据挖掘领域新人的入门课程。本套课程中我们完全不涉及到编码,只涉及少量非常必要的数学公式,使初次入门的学员尽可能从数学理论、高级语言编程中解放出来,关注数据分析与数据挖掘的本质:我们需要解决业务问题,而不是反复调试代码。学完这门课后,如果你对数据分析、数据挖掘、机器学习、AI等任何一个领域有更浓厚的兴趣,可以选择我们的后续课程来进一步学习其数学理论或开发方法。

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课程大纲-数据分析与数据挖掘入门指南

资料下载
  • 1

    数据分析的基本概念介绍本套课程的设计,介绍数据分析的基本概念及其流程。

    「仅限付费用户」点击下载“23-1 数据分析的基本概念.pdf”

    [15:47]
  • 2

    数据仓库概述介绍数据仓库领域的重要概念,包括其定义、特征、组成、与操作型数据库的关系。

    「仅限付费用户」点击下载“23-2 数据仓库概述.pdf”

    [25:38]
  • 3

    数据仓库设计理论介绍数据仓库的设计理论,包括设计原则、构建模式、设计步骤。

    「仅限付费用户」点击下载“23-3 数据仓库设计理论.pdf”

    [14:57]
  • 4

    OLAP介绍OLAP的定义、多维数据模型的定义、OLAP的基本操作。

    「仅限付费用户」点击下载“23-4 OLAP.pdf”

    [15:10]
  • 5

    数据挖掘的基本概念介绍数据挖掘的基本概念、数据挖掘可用的数据源、数据挖掘的步骤。

    「仅限付费用户」点击下载“23-5 数据挖掘的基本概念.pdf”

    [08:10]
  • 6

    数据挖掘的主要算法(上)介绍2类数据挖掘算法的特征和适用性:回归、聚类。

    「仅限付费用户」点击下载“23-6 数据挖掘的主要算法(上).pdf”

    [18:21]
  • 7

    数据挖掘的主要算法(中)介绍2类数据挖掘算法的特征和适用性:分类、关联分析。

    「仅限付费用户」点击下载“23-7 数据挖掘的主要算法(中).pdf”

    [36:30]
  • 8

    数据挖掘的主要算法(下)介绍1类数据挖掘算法的特征和适用性:文本挖掘。

    「仅限付费用户」点击下载“23-8 数据挖掘的主要算法(下).pdf”

    [14:24]
  • 9

    推荐系统的基本概念介绍推荐系统的基本概念、发展史、应用和价值。

    「仅限付费用户」点击下载“23-9 推荐系统的基本概念.pdf”

    [21:34]
  • 10

    推荐系统的评价方法和评价指标介绍推荐系统的评价方法和评价指标。

    「仅限付费用户」点击下载“23-10 推荐系统的评价方法和评价指标.pdf”

    [24:44]
  • 11

    推荐系统的相关技术介绍推荐系统涉及到的各类技术,重点讲解协同过滤算法。

    「仅限付费用户」点击下载“23-11 推荐系统的相关技术.pdf”

    [30:13]
  • 12

    数据挖掘九大定律介绍数据挖掘的九大定律。

    「仅限付费用户」点击下载“23-12 数据挖掘九大定律.pdf”

    [25:23]
  • 13

    数据挖掘延伸话题介绍数据挖掘的发展趋势,介绍提升数据质量的方法。

    「仅限付费用户」点击下载“23-13 数据挖掘延伸话题.pdf”

    [17:07]

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