数据挖掘与分析(互联网行业)-创新互联-成都快上网建站

数据挖掘与分析(互联网行业)-创新互联

  • 互联网数据挖掘概览
    • 互联网的数据挖掘典型需求
    • 互联网数据采集的典型渠道
    • 互联网数据存储特征
    • 数据挖掘技术与工具
    • 数据分析的工作模式
    • 示例:数据挖掘在互联网行业中的应用
    互联网相关的数据挖掘典型应用场景
    • 数据流挖掘分析
    • 文本挖掘分析
    • 示例:文本数据流分析
    • 位置分析
    • 社交关系分析
    • 互联网应用识别
    • 个性化推荐介绍
    数据分析与挖掘的流程
    • 确定数据需求
    • 设计数据挖掘模型
    • 确定数据来源
    • 收集并整理数据
    • 选择数据挖掘算法
    • 执行数据挖掘算法
    • 数据分析结果评估与算法+数据优化
    • 报告数据分析结果
    数据需求分析
    • 确定数据分析目标
    • 围绕目标分解指标
    • 把指标映射到已有的数据
    • 确定对数据的要求
    设计数据挖掘模型
    • 确定数据源模型
    • 确定数据挖掘结果模型
    • 确定数据分析算法容器模型
    • 建立从数据源到数据分析结果映射图
    确定数据源
    • 数据源存储空间标定
    • 数据源逻辑模型分析
    • 数据源抽取方法列表
    • 数据源备份机制选择
    • 数据源质量分析
    收集并整理数据
    • 数据整理需求明确
    • 采用自动化方法整理数据
    • 对不合规数据的特殊处理
    • 间隙数据的补充
    选择数据挖掘算法
    • 典型数据挖掘算法列表
    • 关联和相关分析
      • 相关分析
      • 关联规则分析
      • 实例:使用相关及关联进行分析
    • 聚类分析算法及应用
      • 实例:聚类分析实例,客户聚类
    • 分类算法
      • 用决策树进行分类
      • 神经网络
      • 实例:使用分类方法进行客户流失分析
    • 回归分析与预测
      • 回归分析概述
      • 时间序列分析
    • 示例:使用时间序列分析进行网络流量预测
    数据挖掘工具原理与实践
    • 典型数据挖掘工具列表
    • 统计分析工具SPSS介绍(简要)
    • 数据挖掘专用工具SPSS Clementine介绍
    • 建模及模型评价过程
    • 应用SPSS Clementine工具进行数据挖掘与分析
    数据挖掘效果评估与优化
    • 数据挖掘结果差异分析
    • 差异原因定位
    • 优化数据与算法
    • 重新处理数据、算法分析
    • 结果比对与确认
    • 数据分析结果报告 
     

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