Course Code: datamin
Duration: 21 hours
Prerequisites:

关于关系数据结构的公平知识，SQL

Overview:

课程可以提供任何工具，包括免费的开源数据挖掘软件和应用程序

Course Outline:

介绍

  • 数据挖掘作为 KDD 过程的分析步骤（“Database 中的知识发现”）
  • 计算机科学子领域
  • 在大型数据集中发现模式

方法的来源

  • 人工智能
  • 机器学习
  • Statistics
  • 数据库系统

涉及什么？

  • Database 和数据管理方面
  • 数据预处理
  • 模型和推理注意事项
  • 趣味性指标
  • 复杂性注意事项
  • 对发现的结构进行后处理
  • 可视化
  • 在线更新

数据挖掘主要任务

  • 自动或半自动分析大量数据
  • 提取以前未知的有趣模式
  • 数据记录组（聚类分析）
  • 异常记录（异常检测）
  • 依赖项（关联规则挖掘）

数据挖掘

  • 异常检测（异常值/变化/偏差检测）
  • 关联规则学习（依赖关系建模）
  • 聚类
  • 分类
  • 回归
  • 综述

用途与应用

  • Able 危险
  • 行为分析
  • 业务分析
  • Data Mining 的跨行业标准流程
  • 客户分析
  • 农业数据挖掘
  • 气象学中的数据挖掘
  • 教育数据挖掘
  • 人类基因聚类
  • 推理攻击
  • 爪哇 Data Mining
  • 开源情报
  • 路径分析（计算）
  • 反应式商业智能

数据疏通、数据钓鱼、数据窥探

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