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01-什么是数据挖掘（1）
02什么是数据挖掘（2）
03-数据挖掘的相关概念
04-数据挖掘工作范式
05-RFM模型
06-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（1）数据导入
07基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（2）F计算
08-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（3）M计算
09-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（4）R计算
10-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（5）构建模型
11-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（6）构建模型
12-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（7）构建模型
13-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（8）构建模型
14-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（9）本章总结
15-数据科学的知识领域
16-数理统计技术
17-数据挖掘的技术与方法
18-描述性数据挖掘算法示例_(1)聚类分析概念
19-描述性数据挖掘算法示例_(1)聚类分析原理
20-描述性数据挖掘算法示例_(2)关联规则概念
21-描述性数据挖掘算法示例_(3)关联规则支持度置信度
22-描述性数据挖掘算法示例_(4)关联规则提升度
23-描述性数据挖掘算法示例_(5)关联规则总结
24-预测性数据挖掘算法示例_(1)决策树信息熵
25-预测性数据挖掘算法示例_(2)决策树信息增益
26-预测性数据挖掘算法示例_(3)决策树绘制
27-预测性数据挖掘算法示例_(1)KNN概念
28-预测性数据挖掘算法示例_(2)KNN原理
29-预测性数据挖掘算法示例_(1)Logistic回归概念
30-预测性数据挖掘算法示例_(2)Logistic回归原理
31-预测性数据挖掘算法示例_(1)神经网络概念
32-预测性数据挖掘算法示例_(2)神经网络原理
33-预测性数据挖掘算法示例-(3)支持向量机总结
34-预测性数据挖掘算法示例_(1)支持向量机概念
35-预测性数据挖掘算法示例_(2)支持向量机原理上
36-预测性数据挖掘算法示例_(2)支持向量机原理下
37-预测性数据挖掘算法示例_集成学习
38-预测类算法总结_(1)排序类算法
39-预测类算法总结_(2)决策类算法
40-模型评估_（1）回归模型
41-模型评估_（2）决策模型
42-模型评估_（3）排序模型（1）
43-模型评估_（3）排序模型（2）
44-总结
首页 / Python数据分析 · 第三阶段:Python数据分析 / 数据挖掘基础
发布于 2022-02-17 · 7714 次观看
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01-什么是数据挖掘（1）
22分钟 · 2935次播放
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02什么是数据挖掘（2）
19分钟 · 106次播放
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03-数据挖掘的相关概念
14分钟 · 106次播放
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04-数据挖掘工作范式
20分钟 · 106次播放
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05-RFM模型
19分钟 · 132次播放
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06-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（1）数据导入
20分钟 · 126次播放
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07基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（2）F计算
8分钟 · 100次播放
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08-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（3）M计算
9分钟 · 96次播放
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09-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（4）R计算
20分钟 · 92次播放
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10-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（5）构建模型
18分钟 · 82次播放
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11-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（6）构建模型
19分钟 · 83次播放
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12-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（7）构建模型
9分钟 · 73次播放
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13-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（8）构建模型
15分钟 · 43次播放
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14-基于RFM模型的客户价值挖掘项目_（9）本章总结
8分钟 · 49次播放
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15-数据科学的知识领域
21分钟 · 54次播放
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16-数理统计技术
12分钟 · 60次播放
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17-数据挖掘的技术与方法
18分钟 · 56次播放
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18-描述性数据挖掘算法示例_(1)聚类分析概念
11分钟 · 59次播放
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19-描述性数据挖掘算法示例_(1)聚类分析原理
14分钟 · 55次播放
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20-描述性数据挖掘算法示例_(2)关联规则概念
8分钟 · 54次播放
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21-描述性数据挖掘算法示例_(3)关联规则支持度置信度
21分钟 · 56次播放
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22-描述性数据挖掘算法示例_(4)关联规则提升度
15分钟 · 51次播放
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23-描述性数据挖掘算法示例_(5)关联规则总结
4分钟 · 53次播放
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24-预测性数据挖掘算法示例_(1)决策树信息熵
10分钟 · 55次播放
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25-预测性数据挖掘算法示例_(2)决策树信息增益
25分钟 · 58次播放
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26-预测性数据挖掘算法示例_(3)决策树绘制
14分钟 · 52次播放
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27-预测性数据挖掘算法示例_(1)KNN概念
14分钟 · 56次播放
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28-预测性数据挖掘算法示例_(2)KNN原理
14分钟 · 49次播放
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29-预测性数据挖掘算法示例_(1)Logistic回归概念
17分钟 · 49次播放
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30-预测性数据挖掘算法示例_(2)Logistic回归原理
24分钟 · 50次播放
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31-预测性数据挖掘算法示例_(1)神经网络概念
15分钟 · 52次播放
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32-预测性数据挖掘算法示例_(2)神经网络原理
23分钟 · 43次播放
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33-预测性数据挖掘算法示例-(3)支持向量机总结
13分钟 · 50次播放
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34-预测性数据挖掘算法示例_(1)支持向量机概念
9分钟 · 47次播放
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35-预测性数据挖掘算法示例_(2)支持向量机原理上
13分钟 · 45次播放
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36-预测性数据挖掘算法示例_(2)支持向量机原理下
20分钟 · 43次播放
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37-预测性数据挖掘算法示例_集成学习
15分钟 · 48次播放
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38-预测类算法总结_(1)排序类算法
24分钟 · 1916次播放
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39-预测类算法总结_(2)决策类算法
9分钟 · 42次播放
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40-模型评估_（1）回归模型
21分钟 · 50次播放
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41-模型评估_（2）决策模型
12分钟 · 42次播放
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42-模型评估_（3）排序模型（1）
17分钟 · 41次播放
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43-模型评估_（3）排序模型（2）
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44-总结
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课程目标
帮助大家系统地学习数据挖掘
知识要点
本课程将向大家讲述数据挖掘的基础知识，包括数据挖掘的相关基础概念、工作范式、常见模型应用、数理统计算法等内容，结合实例，深入浅出。
课程详情
授课讲师

周一

硕士，统计师。从事数据科学研发多年，历任数据分析师、数据挖掘工程师。具备深厚的数学、统计学和数理统计功底，擅长商业数据项目研发管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等 语言工具，和机器学习、深度学习等相关技术。启发式教学，个别化教学，课堂氛围轻松，知识点凝练，深受学生好评。
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