数据分析与数据挖掘入门指南

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。

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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。

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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。

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4

OLAP介绍OLAP的定义、多维数据模型的定义、OLAP的基本操作。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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12

数据挖掘九大定律介绍数据挖掘的九大定律。

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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。

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