數(shù)據(jù)挖掘：實(shí)用案例分析課件

1、數(shù)據(jù)挖掘：實(shí)用案例分析2020數(shù)據(jù)挖掘：實(shí)用案例分析2020目錄01.為什么要寫這本書07.光盤內(nèi)容03.勘誤和支持05.第二部分 實(shí)戰(zhàn)篇02.讀者對(duì)象04.第一部分 基礎(chǔ)篇06.第三部分 高級(jí)篇目錄01.為什么要寫這本書07.光盤內(nèi)容03.勘誤和支持05為什么要寫這本書01為什么要寫這本書01為什么要寫這本書為什么要寫這本書讀者對(duì)象02讀者對(duì)象02讀者對(duì)象讀者對(duì)象勘誤和支持03勘誤和支持03勘誤和支持勘誤和支持第一部分 基礎(chǔ)篇04第一部分 基礎(chǔ)篇041 初識(shí)數(shù)據(jù)挖掘1.1 什么是數(shù)據(jù)挖掘 1.2 數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)商務(wù)智能應(yīng)用中的定位 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘給企業(yè)帶來(lái)最大的投資收益1.2.2 數(shù)據(jù)

2、挖掘從本質(zhì)上提升商務(wù)智能平臺(tái)的價(jià)值1.2.3 數(shù)據(jù)挖掘讓商務(wù)智能流程真正形成閉環(huán)1.3 信息類BI應(yīng)用與知識(shí)類BI應(yīng)用 1.4 數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)狀及應(yīng)用前景 1.5 本章小結(jié) 1 初識(shí)數(shù)據(jù)挖掘1.1 什么是數(shù)據(jù)挖掘2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.1 分類與回歸2.4 時(shí)序模式2.2 聚類2.5 偏差檢測(cè)2.6 本章小結(jié)2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.1 分類與回歸2.4 時(shí)序模式2.2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.1 分類與回歸2.1.1 分類與回歸建模原理2.1.2 分類與回歸算法2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.1 分類與回歸2.1.1 分類與回2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.2 聚類2.2.1 聚類分析建模原

3、理2.2.2 聚類算法2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.2 聚類2.2.1 聚類分析建模原2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則2.3.1 什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則2.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則2.3.1 什么是關(guān)聯(lián)2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.4 時(shí)序模式2.4.1 什么是時(shí)序模式2.4.2 時(shí)間序列的組合成分2.4.3 時(shí)間序列的組合模型2.4.4 時(shí)序算法2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分類2.4 時(shí)序模式2.4.1 什么是時(shí)序3 數(shù)據(jù)挖掘建模3.1 數(shù)據(jù)挖掘的過程3.2 數(shù)據(jù)挖掘建模過程3.3 常用的建模工具3.4 本章小結(jié)DCAB3 數(shù)據(jù)挖掘建模3.1 數(shù)據(jù)挖掘的過程3.2 數(shù)據(jù)挖掘建模

4、過3 數(shù)據(jù)挖掘建模3.2 數(shù)據(jù)挖掘建模過程3.2.1 定義挖掘目標(biāo)3.2.2 數(shù)據(jù)取樣3.2.3 數(shù)據(jù)探索3.2.4 預(yù)處理3.2.5 模式發(fā)現(xiàn)3.2.6 模型構(gòu)建3.2.7 模型評(píng)價(jià)3 數(shù)據(jù)挖掘建模3.2 數(shù)據(jù)挖掘建模過程3.2.1 定義挖掘4 頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)TipDM4.1 TipDM產(chǎn)品功能4.2 TipDM使用說明4.3 TipDM產(chǎn)品特點(diǎn)4.4 本章小結(jié)DCAB4 頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)TipDM4.1 TipDM產(chǎn)品功能4.4 頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)TipDM4.1 TipDM產(chǎn)品功能4.1.1 TipDM平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)探索及預(yù)處理算法4.1.2 TipDM平臺(tái)提供的分類與回歸算法4.1.3

5、 TipDM平臺(tái)提供的時(shí)序模式算法4.1.4 TipDM平臺(tái)提供的聚類分析算法4.1.5 TipDM平臺(tái)提供的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法4 頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)TipDM4.1 TipDM產(chǎn)品功能4.4 頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)TipDM4.3 TipDM產(chǎn)品特點(diǎn)4.3.1 支持CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程4.3.2 提供豐富的數(shù)據(jù)挖掘模型和靈活算法4.3.3 具有多模型的整合能力4.3.4 提供靈活多樣的應(yīng)用開發(fā)接口4.3.5 海量數(shù)據(jù)的處理能力4.3.6 適應(yīng)不同類型層次人員需求4 頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)TipDM4.3 TipDM產(chǎn)品特點(diǎn)4.第二部分 實(shí)戰(zhàn)篇05第二部分 實(shí)戰(zhàn)篇055 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用A

6、DBC5.2 案例二：電信3G客戶識(shí)別系統(tǒng)5.3 案例三：基于客戶分群的精準(zhǔn)智能營(yíng)銷5.4 本章小結(jié)5.1 案例一：基于公司價(jià)值評(píng)價(jià)的證券策略投資5 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用ADBC5.2 案例二：電信5 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用5.1 案例一：基于公司價(jià)值評(píng)價(jià)的證券策略投資5.1.1 挖掘目標(biāo)的提出5.1.2 分析方法與過程5.1.3 建模仿真5.1.4 核心知識(shí)點(diǎn)5.1.5 拓展思考5 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用5.1 案例一：基于公司價(jià)值5 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用5.2 案例二：電信3G客戶識(shí)別系統(tǒng)5.2.1 挖掘目標(biāo)的提出5.2.2 分析方法與過程5.2.3 建模仿真5

7、.2.4 核心知識(shí)點(diǎn)5.2.5 拓展思考5 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用5.2 案例二：電信3G客戶5 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用5.3 案例三：基于客戶分群的精準(zhǔn)智能營(yíng)銷5.3.1 挖掘目標(biāo)的提出5.3.2 分析方法與過程5.3.3 建模仿真5.3.4 核心知識(shí)點(diǎn)5.3.5 拓展思考5 數(shù)據(jù)挖掘在金融電信行業(yè)的應(yīng)用5.3 案例三：基于客戶分群6 數(shù)據(jù)挖掘在電力行業(yè)的應(yīng)用6.1 案例一：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)6.2 案例二：自適應(yīng)防竊漏電實(shí)時(shí)診斷6.3 本章小結(jié)6 數(shù)據(jù)挖掘在電力行業(yè)的應(yīng)用6.1 案例一：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)6.6 數(shù)據(jù)挖掘在電力行業(yè)的應(yīng)用6.1 案例一：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)6.1.1 挖掘目標(biāo)的提出

8、6.1.2 分析方法與過程6.1.3 建模仿真6.1.4 核心知識(shí)點(diǎn)6.1.5 拓展思考6 數(shù)據(jù)挖掘在電力行業(yè)的應(yīng)用6.1 案例一：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)6.6 數(shù)據(jù)挖掘在電力行業(yè)的應(yīng)用6.2 案例二：自適應(yīng)防竊漏電實(shí)時(shí)診斷6.2.1 挖掘目標(biāo)的提出6.2.2 分析方法與過程6.2.3 建模仿真6.2.4 核心知識(shí)點(diǎn)6.2.5 擴(kuò)展思考6 數(shù)據(jù)挖掘在電力行業(yè)的應(yīng)用6.2 案例二：自適應(yīng)防竊漏電實(shí)7 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.1 案例一：商業(yè)零售行業(yè)中的購(gòu)物籃分析7.2 案例二：電子商務(wù)網(wǎng)站用戶行為分析7.3 案例三：網(wǎng)絡(luò)入侵智能檢測(cè)7.4 案例四：基于用戶行為分析的定向網(wǎng)絡(luò)廣告投放7.5 案例五：企

9、業(yè)信息系統(tǒng)用戶服務(wù)感知評(píng)價(jià)7.6 本章小結(jié)7 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.1 案例一：商業(yè)零售行業(yè)中7 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.1 案例一：商業(yè)零售行業(yè)中的購(gòu)物籃分析7.1.1 挖掘目標(biāo)的提出7.1.2 分析方法與過程7.1.3 建模仿真7.1.4 核心知識(shí)點(diǎn)7.1.5 拓展思考7 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.1 案例一：商業(yè)零售行業(yè)中7 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.2 案例二：電子商務(wù)網(wǎng)站用戶行為分析7.2.1 挖掘目標(biāo)的提出7.2.2 分析方法與過程7.2.3 建模仿真7.2.4 核心知識(shí)點(diǎn)7.2.5 拓展思考7 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.2 案例二：電子商務(wù)網(wǎng)站用7 數(shù)據(jù)

10、挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.3 案例三：網(wǎng)絡(luò)入侵智能檢測(cè)7.3.1 挖掘目標(biāo)的提出7.3.2 分析方法與過程7.3.3 建模仿真7.3.4 核心知識(shí)點(diǎn)7.3.5 拓展思考7 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.3 案例三：網(wǎng)絡(luò)入侵智能檢7.4 案例四：基于用戶行為分析的定向網(wǎng)絡(luò)廣告投放7.4.1 挖掘目標(biāo)的提出7.4.2 分析方法與過程7.4.3 建模仿真7.4.4 結(jié)果及分析7.4.5 核心知識(shí)點(diǎn)7.4.6 拓展思考7 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.4 案例四：基于用戶行為分析的定向網(wǎng)絡(luò)廣告投放7.4.17 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.5 案例五：企業(yè)信息系統(tǒng)用戶服務(wù)感知評(píng)價(jià)7.5.1 挖掘目標(biāo)的

11、提出7.5.2 分析方法與過程7.5.3 建模仿真7.5.4 核心知識(shí)點(diǎn)7.5.5 拓展思考7 數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用7.5 案例五：企業(yè)信息系統(tǒng)用8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.4 案例四：基于RFM的企業(yè)客戶關(guān)系分析8.6 本章小結(jié)8.2 案例二：基于水色圖像的水質(zhì)評(píng)價(jià)8.5 案例五：水產(chǎn)養(yǎng)殖投入產(chǎn)出多目標(biāo)優(yōu)化仿真8.3 案例三：生物質(zhì)廢物混合厭氧消化優(yōu)勢(shì)組分互補(bǔ)機(jī)制8.1 案例一：基于小波變換的樁基完整性檢測(cè)8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.4 案例四：基于RFM8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.1 案例一：基于小波變換的樁基完整性檢測(cè)8.1.1 挖掘目標(biāo)的提出8.1.

12、2 分析方法與過程8.1.3 仿真過程8.1.4 核心知識(shí)點(diǎn)8.1.5 拓展思考8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.1 案例一：基于小波變8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.2 案例二：基于水色圖像的水質(zhì)評(píng)價(jià)8.2.1 挖掘目標(biāo)的提出8.2.2 分析方法與過程8.2.3 建模仿真8.2.4 核心知識(shí)點(diǎn)8.2.5 拓展思考8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.2 案例二：基于水色圖8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.3 案例三：生物質(zhì)廢物混合厭氧消化優(yōu)勢(shì)組分互補(bǔ)機(jī)制8.3.1 挖掘目標(biāo)的提出8.3.2 分析方法與過程8.3.3 建模仿真8.3.4 核心知識(shí)點(diǎn)8.3.5 拓展思考8 數(shù)據(jù)挖掘

13、在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.3 案例三：生物質(zhì)廢物8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.4 案例四：基于RFM的企業(yè)客戶關(guān)系分析8.4.1 挖掘目標(biāo)的提出8.4.2 分析過程與方法8.4.3 建模仿真8.4.4 核心知識(shí)點(diǎn)8.4.5 拓展思考8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.4 案例四：基于RFM8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.5 案例五：水產(chǎn)養(yǎng)殖投入產(chǎn)出多目標(biāo)優(yōu)化仿真8.5.1 挖掘目標(biāo)的提出8.5.2 分析方法與過程8.5.3 建模仿真8.5.4 核心知識(shí)點(diǎn)8.5.5 拓展思考8 數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)制造行業(yè)中的應(yīng)用8.5 案例五：水產(chǎn)養(yǎng)殖投9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.1 案例一

14、：乳腺癌證素變化規(guī)律及截?cái)喁煼?.2 案例二：卷煙消費(fèi)者購(gòu)買行為分析9.3 案例三：納稅人偷漏稅評(píng)估9.4 案例四：道路缺陷自動(dòng)識(shí)別9.5 案例五：航空公司客運(yùn)信息挖掘9.6 本章小結(jié)9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.1 案例一：乳腺癌證素變9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.1 案例一：乳腺癌證素變化規(guī)律及截?cái)喁煼?.1.1 挖掘目標(biāo)的提出9.1.2 分析方法與過程9.1.3 建模仿真9.1.4 核心知識(shí)點(diǎn)9.1.5 拓展思考9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.1 案例一：乳腺癌證素變9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.2 案例二：卷煙消費(fèi)者購(gòu)買行為分析9.2.1 挖掘目標(biāo)的提出9.2.2

15、 分析過程與方法9.2.3 挖掘建模9.2.4 核心知識(shí)點(diǎn)9.2.5 拓展思考9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.2 案例二：卷煙消費(fèi)者購(gòu)9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.3 案例三：納稅人偷漏稅評(píng)估9.3.1 挖掘目標(biāo)的提出9.3.2 分析方法與過程9.3.3 建模仿真9.3.4 核心知識(shí)點(diǎn)9.3.5 拓展思考9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.3 案例三：納稅人偷漏稅9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.4 案例四：道路缺陷自動(dòng)識(shí)別9.4.1 挖掘目標(biāo)的提出9.4.2 分析方法與過程9.4.3 建模仿真9.4.4 核心知識(shí)點(diǎn)9.4.5 拓展思考9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.4 案例四

16、：道路缺陷自動(dòng)9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.5 案例五：航空公司客運(yùn)信息挖掘9.5.1 挖掘目標(biāo)的提出9.5.2 分析方法與過程9.5.3 建模仿真9.5.4 核心知識(shí)點(diǎn)9.5.5 拓展思考9 數(shù)據(jù)挖掘在公共服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用9.5 案例五：航空公司客運(yùn)10 動(dòng)手實(shí)踐第二部分 實(shí)戰(zhàn)篇10.4 實(shí)驗(yàn)四：聚類算法的構(gòu)建與使用10.6 實(shí)驗(yàn)六：時(shí)間序列模型的構(gòu)建與使用10.2 實(shí)驗(yàn)二：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建與使用10.5 實(shí)驗(yàn)五：關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的構(gòu)建與使用10.3 實(shí)驗(yàn)三：決策樹模型的構(gòu)建與使用10.1 實(shí)驗(yàn)一：數(shù)據(jù)探索及數(shù)據(jù)預(yù)處理10 動(dòng)手實(shí)踐第二部分 實(shí)戰(zhàn)篇10.4 實(shí)驗(yàn)四：聚類算法的構(gòu)第二部分 實(shí)

17、戰(zhàn)篇10 動(dòng)手實(shí)踐10.7 本章小結(jié)第二部分 實(shí)戰(zhàn)篇10 動(dòng)手實(shí)踐10.7 本章小結(jié)第三部分 高級(jí)篇06第三部分 高級(jí)篇0611 基于第三方接口的數(shù)據(jù)挖掘二次開發(fā)11.2 MATLAB數(shù)據(jù)挖掘接口11.1 WEKA數(shù)據(jù)挖掘接口11.3 案例：基于MATLAB接口的數(shù)據(jù)挖掘二次開發(fā)11.4 本章小結(jié)11 基于第三方接口的數(shù)據(jù)挖掘二次開發(fā)11.2 MATLAB11 基于第三方接口的數(shù)據(jù)挖掘二次開發(fā)11.1 WEKA數(shù)據(jù)挖掘接口11.1.1 WEKA功能及其算法11.1.2 WEKA包結(jié)構(gòu)11.1.3 WEKA算法入口11.1.4 二次開發(fā)相關(guān)輸出11 基于第三方接口的數(shù)據(jù)挖掘二次開發(fā)11.1 WEKA數(shù)據(jù)11 基于第三方接口的數(shù)據(jù)挖掘二次開發(fā)11.3 案例：基于MATLAB接口的數(shù)據(jù)挖掘二次開發(fā)11.3.1 接口算法編程11.3.2 用Java Builder創(chuàng)建Java組件11.3.3 安裝MATLAB運(yùn)行時(shí)環(huán)境11.3.4