一、數(shù)據(jù)挖掘的概念
二、數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟, b2 p% r' W T0 C. H" y& o ^
1、數(shù)據(jù)收集1 K) Y& u: b) i8 @' e, _
2、數(shù)據(jù)整理
3、數(shù)據(jù)挖掘
4、數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的評估
5、分析決策
三、數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)0 a4 {/ k ?% b" M, T% i
1、數(shù)據(jù)總結(jié)
2、分類
3、關(guān)聯(lián)分析( D8 S( l. B" Q5 s9 K+ ^& K
4、聚類
四、數(shù)據(jù)挖掘的主要方法
1、決策樹(Decision Tree)/ M' [! m# [. E0 o
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)! E2 Q" ?3 E1 ~* S
3、相關(guān)規(guī)則
4、K-nearest鄰居
5、遺傳算法( Q9 P# [! X m: s% Q$ q( x
6、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)
7、數(shù)據(jù)可視化(Data Visualization)! i( ]2 @/ S! V5 [0 o
五、數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用
1、金融: Z. G8 D1 d6 W2 r/ L/ j
2、市場業(yè)
3、工程
4、產(chǎn)品制造業(yè)與科學(xué)研究/ e& ` J$ j! W7 ~) q5 p+ z
5、司法
六、數(shù)據(jù)挖掘的主要工具
七、數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展
