1、于 金 霞 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)課程,第三講 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),主要內(nèi)容,一、數(shù)據(jù)挖掘概述 二、數(shù)據(jù)預(yù)處理 三、數(shù)據(jù)挖掘算法分類與預(yù)測 四、數(shù)據(jù)挖掘算法聚類 五、數(shù)據(jù)挖掘算法關(guān)聯(lián)分析 六、序列模式挖掘 七、數(shù)據(jù)挖掘軟件 八、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用,一、數(shù)據(jù)挖掘概述,數(shù)據(jù)挖掘概念,數(shù)據(jù)挖掘-從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，是統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的綜合。 數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中自動。

2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教學(xué)大綱理論實踐類課程一課程基本信息課程編號:0910617英文名稱: The technology of data mining教 材:數(shù)據(jù)挖掘教程鄧納姆Dunham M.H著授課對象:軟件工程專業(yè)學(xué)生開課學(xué)期:學(xué)分學(xué)時:2。

3、第5章 分類挖掘及其應(yīng)用5.1 分類概念分類概念 5.1.1概述概述 分類和預(yù)測是兩種數(shù)據(jù)分析形式,可以用于描述重要數(shù)據(jù)類的分類和預(yù)測是兩種數(shù)據(jù)分析形式,可以用于描述重要數(shù)據(jù)類的模型或預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢.然而模型或預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢.然而。

4、基于興趣的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究摘要 本文對電子商務(wù)Web頁數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)做了全面分析,對于個性化電子商務(wù)網(wǎng)站中難以發(fā)現(xiàn)用戶興趣行為特征問題,給出了Web頁面關(guān)聯(lián)算法.利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)可有效挖掘用戶興趣特征,從而指導(dǎo)電子商務(wù)網(wǎng)站資源的組織。

5、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實驗教學(xué)大綱課程名稱:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)英文名稱:Introduction of Data Mining課程編號:23159927課程性質(zhì):課程類型:綜合選修 是否為獨立設(shè)課的實驗課:否適用專業(yè):計算機專業(yè)學(xué)時與學(xué)分:總學(xué)時:54 總。

6、信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)課程課程第三講第三講 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)國民經(jīng)濟和社會的信息化國民經(jīng)濟和社會的信息化數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫越來越大數(shù)據(jù)庫越來越大有價值的知識有價值的知識可怕的數(shù)據(jù)可怕的數(shù)據(jù) 苦惱:淹沒在數(shù)據(jù)中;不能制定合適的決策。