Course Code: datamin
Duration: 21 hours
Prerequisites:

關於關係數據結構的公平知識，SQL

Overview:

課程可以提供任何工具，包括免費的開源數據挖掘軟件和應用程序

Course Outline:

介紹

  • 數據挖掘作為 KDD 過程的分析步驟（“Database 中的知識發現”）
  • 計算機科學子領域
  • 在大型數據集中發現模式

方法的來源

  • 人工智慧
  • 機器學習
  • Statistics
  • 資料庫系統

涉及什麼？

  • Database 和數據管理方面
  • 數據預處理
  • 模型和推理注意事項
  • 趣味性指標
  • 複雜性注意事項
  • 對發現的結構進行後處理
  • 可視化
  • 在線更新

數據挖掘主要任務

  • 自動或半自動分析大量數據
  • 提取以前未知的有趣模式
  • 資料記錄群組（聚類分析）
  • 異常記錄（異常檢測）
  • 相依項目（關聯規則）

數據挖掘

  • 異常檢測（異常值/變化/偏差檢測）
  • 關聯規則學習（依賴關係建模）
  • 聚類
  • 分類
  • 回歸
  • 綜述

用途與應用

  • Able 危險
  • 行為分析
  • 業務分析
  • Data Mining 的跨行業標準流程
  • 客戶分析
  • 農業數據挖掘
  • 氣象學中的數據挖掘
  • 教育數據挖掘
  • 人類基因聚類
  • 推理攻擊
  • 爪哇 Data Mining
  • 開源情報
  • 路徑分析（計算）
  • 反應式商業智慧

數據疏通、數據釣魚、數據窺探

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