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数据挖掘 江西财经大学
大数据时代,数据自身的价值日益突出,大家对数据也越来越重视。商业和科研领域已经积累了海量数据,而且数据量每天仍在迅速地增加,如何有效使用、管理数据以及将这些数据用于决策过程,数据的有效存储、挖掘与分析成为最关键的环节之一。因此,未来几年,随着大数据迅速发展,数据挖掘将成为极为重要的成长领域,需求会越来越大,应用的领域也会越来越广泛。只有充分挖掘并利用现有数据的企业,才能更好地适应越来越激烈和残酷的市场竞争,因此,企业对数据人才的需求越来越旺盛。根据国外著名职业人士社交网站Linkedin在2014年对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能的分析,统计分析和数据挖掘技能位列榜首,对数据人才的需求排在首位。 《数据挖掘》课程主要培养学生具备根据工作需要应用相关方法和工具对数据进行处理、分析和挖掘的能力,并能对结果进行评估分析,为企事业单位或职能部门的决策提供数据支持。 课程内容:(1)数据探索与数据预处理:涉及数据清理、数据集成、数据变换以及数据归约等;(2)关联规则挖掘:重点为Apriori算法和FP树算法等;(3)各种分类及预测模型:包括决策树归纳、贝叶斯分类器、k最近邻、神经网络、支持向量机等;(4)聚类分析:划分聚类、层次聚类、密度聚类以及原型聚类。
提供学校: 江西财经大学
院系: 信息管理学院
课程编号: 33B63
课时: 0
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