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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