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数据挖掘

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程。通过各种算法和技术， 发现数据中隐藏的模式、关系和趋势，为决策提供科学依据。
课程模块
10个
算法技术
40+
学习时长
120小时
难度等级
3/5
课程大纲
1
数据挖掘基础
数据挖掘概念、流程和应用领域
2
数据预处理
数据清洗、转换和质量评估
3
特征工程
特征选择、提取和构造技术
4
关联规则挖掘
Apriori、FP-Growth等关联算法
5
聚类分析
K-means、层次聚类等聚类方法
6
分类与预测
决策树、随机森林等分类算法
7
异常检测
孤立森林、LOF等异常检测技术
8
数据可视化
数据探索和结果可视化技术
9
数据挖掘实战
真实业务场景的数据挖掘项目
10
面试题与前沿
数据挖掘面试和前沿技术

学习路径

阶段 1

第一阶段：基础理论

掌握数据挖掘基本概念和数据预处理

数据挖掘基础

50分钟

数据预处理

70分钟
阶段 2

第二阶段：特征工程

学习特征工程和关联规则挖掘

特征工程

80分钟

关联规则挖掘

60分钟
阶段 3

第三阶段：核心算法

掌握聚类、分类和异常检测算法

聚类分析

75分钟

分类与预测

85分钟

异常检测

65分钟
阶段 4

第四阶段：可视化分析

学习数据可视化和探索性分析

数据可视化

60分钟
阶段 5

第五阶段：实战进阶

完成项目实战，掌握前沿技术

数据挖掘实战

120分钟

面试题与前沿

50分钟
技术特色

数据洞察

从海量数据中发现有价值的模式

业务驱动

解决实际业务问题的数据分析

算法丰富

涵盖监督和无监督学习算法

实用性强

理论与实践相结合的学习方式

职业方向

数据挖掘工程师

专注数据挖掘算法和模型开发

数据分析师

从数据中提取商业洞察和价值

商业智能分析师

企业BI系统和数据报表开发

数据科学家

跨领域的数据科学研究和应用