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数据挖掘培训
作者:中国商业智能网    来源:本站原创    点击数:    时间:2011-4-14
【摘要】本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、基本方法以及在商务决策中的应用。具体的内容包括数据预处理技术(包括数据清理、数据集成和转换等),数据挖掘技术(包括分类、预测、关联和聚类等)以及数据挖掘方法(包括决策树方法、统计方法、关联规则挖掘等),并结合案例分析上述方法在商务决策中的应用。

开课时间:2012-12-18至2012-12-21

开课地点:上海

培训费用:5000元/人

[课程介绍]

本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、基本方法以及在商务决策中的应用。具体的内容包括数据预处理技术(包括数据清理、数据集成和转换等),数据挖掘技术(包括分类、预测、关联和聚类等)以及数据挖掘方法(包括决策树方法、统计方法、关联规则挖掘等),并结合案例分析上述方法在商务决策中的应用。

[课程目标]

系统地熟悉数据挖掘的原理、方法、算法以及应用案例。

对常见的应用领域数据进行挖掘,提高决策质量。

[培训特色]

培训采用实战的方式,整个培训过程学员需要在讲师的指点下动手操作,四天需要利用一种数据挖掘工具,掌握多种数据挖掘方法。

课堂分组练习。数据都来自真实的项目案例。

[讲师背景]

国信高级技术培训中心的资深专家、高级顾问。香港大学和纽约大学访问学者、复旦大学博士后、复旦大学计算机科学技术学院副教授。目前就任于上海复旦大学软件工程硕士电子商务、商务智能等方向专业主任和主讲教师,商务智能上海市精品课程负责人,同时担任SAP软件公司商务智能高级讲师。

主要研究方向包括电子商务、流程管理和智能决策等。

曾担任ICEBE2006-2012,IEEE SMC 2007-2010,ISECS 2009-2010 等多个国际会议程序委员和主席,国内《系统工程学报》、《哈尔滨工业大学学报》、《系统工程与电子技术》、《计算机集成制造系统》、《中国科学技术大学学报》等多个核心刊物以及Service Oriented

Computing and Applications,Software and Systems Modeling 等国际学术刊物的审稿专家,上海市电子商务专家服务团专家,2006 年香港大学访问学者,SAP 大学联盟培训教师,2011 年纽约大学Stern 商学院访问学者。

[课程安排]

时间安排

第一天 课程大纲

一、数据挖掘基础

●数据挖掘的概况和发展

●数据挖掘的过程

   1.确定业务问题

   2.数据预处理

        数据清理

        空值处理

        冗余和重复

        数据集成

        数据变换

        数据归约

        数据挖掘和可视化

        评估数据挖掘结果

        部署

●数据挖掘过程标准CRISP-DM

●数据挖掘的隐私保护

●数据挖掘的典型应用领域

典型案例分析

AlphaMiner和IBM SPSS Statistics(Modeler)数据挖掘工具简介

第二天 课程大纲

二、聚类分析

●聚类基础

●常用聚类算法

   1.k-means算法

   2.k-modes算法

   3.k-prototypes算法

   4.其他聚类方法

        基于密度的聚类

        基于网格的聚类

        基于统计模型的聚类

        模糊聚类

●离群点检测

   1.基于统计的离群点检测

   2.基于距离的离群点检测

   3.基于密度的离群点检测

三、分类分析

●贝叶斯分类器>

   1.贝叶斯定理

   2.朴素贝叶斯分类器

●决策树

   1.决策树的属性选择

   2.连续属性的离散化方法

   3.ID3、C4.5等决策树算法

   4.决策树算法的可伸缩性

   5.决策树的过拟合和修剪

   6.分类模型的评估

●支持向量机

●其他分类方法

   1.k最近邻分类器

   2.基于案例的推理

   3.BP神经网络

典型案例分析:业务流程分析

分类和聚类实验

第三天 课程大纲

四、关联分析

●关联分析常用算法

   1.Apriori算法

        频繁项目集

        强关联规则

   2.FP增长算法

        构造FP树

        利用FP树产生频繁项集

   3.其他关联规则挖掘算法

        约束性关联规则挖掘算法

        增量式关联规则挖掘算法

        多层关联规则挖掘

●序列模式挖掘

   1.类Apriori算法

●回归分析

   1.一元回归分析

   2.多元线性回归分析

   3.其他回归分析

●时间序列分析

典型案例分析

关联和回归分析实验

第四天 课程大纲

五、Web挖掘基础

●Web挖掘的分类

●Web内容挖掘

   1.Web文本挖掘

        文本概括

        文本分类

        文本聚类

●Web文本挖掘的应用

   1.搜索引擎领域

   2.自然语言理解领域

●Web多媒体挖掘

   1.多媒体索引和检索

   2.多媒体数据泛化和多维分析

   3.多媒体数据的分类与预测

   4.多媒体数据的关联分析

●Web结构挖掘

   1.Web结构挖掘主要方法

        PageRank算法

        HITS算法

   2.Web结构挖掘的应用

        信息检索

        社区识别

        网站优化

   1.Web日志挖掘

        Web日志挖掘过程

        Web日志挖掘的应用

   1.改进系统性能

   2.网站结构优化

   3.电子推荐

典型案例分析

Web挖掘实验

参考教材:

赵卫东. 商务智能(第二版). 北京:清华大学出版社,2011

赵卫东. 流程智能. 北京:清华大学出版社,2012

报名热线:

● 电话: 0512-62861389

●联系人: 杜先生

● E-mail:chinabi@126.com

● QQ: 37971343

责任编辑:朱莉   
 
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