数据挖掘课程

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

涵盖数据挖掘各个章节的详细内容 提供全面且深入的理解

数据挖掘课程资源汇总 01 数据挖掘绪论[链接1] [链接2] 02 认识数据[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] 03 数据预处理[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] 04 关联规则挖掘[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] 05 数据聚类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] [链接6] [链接7] [链接8] [链接9] 06 贝叶斯分类[链接1] [链接2] [链接3] 07 信息推荐算法[链接1] [链接2] [链接3] 08 决策树分类[链接1] [链接2] [链接3] [链接4] [链接5] 09 分类器评价[链接1] [链接2] [链接3] 10 回归分析[链接1] [链接2] [链接3] 注： 以上链接均为示例，请替换为实际网课链接。

数据挖掘是信息技术领域中的重要分支，涉及从大量数据中发现有价值信息的过程。密歇根大学安娜堡分校（MIMUW）提供了系统化学习这一主题的课程，帮助学生掌握利用计算机算法处理和分析数据的方法，提取模式、洞察力和预测未来趋势。课程内容包括聚类、分类、关联规则、序列模式、异常检测和预测建模等技术和方法。HTML作为数据获取的重要途径，在课程中也有涉及。学生将学习使用Python的BeautifulSoup或Scrapy框架编写网络爬虫，抓取和存储HTML数据。数据预处理是流程中的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值和数据类型转换。课程还涵盖分类算法（如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络）、聚类算法（如K-means、DBSCAN和层次聚类）、关联规则学习（如Apriori算法）、序列模式挖掘和异常检测。预测建模包括线性回归、时间序列分析和深度学习模型。数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn和Tableau）和数据库管理系统（如MySQL或NoSQL）也在课程中涵盖，帮助学生理解数据和传达分析结果。通过实践项目，学生将理论知识应用于实际数据挖掘挑战。

数据挖掘是从海量数据中提取知识的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等技术。这门课程将深入探讨数据挖掘的基本概念、方法和技术，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘。涵盖的工具和算法有决策树、随机森林、支持向量机、K-均值算法、Apriori算法等，以及模型评估和验证的技术。通过视觉化PPT演示，帮助学生更好地理解复杂概念。适合初学者和专业人士，支持SQL语言和数据仓库的实际应用。

数据挖掘课程设计安排 本次课程设计提供5个候选题目，同学们可从中任选其一完成。课程设计鼓励进行扩展设计，扩展设计的起评难度高于基本设计。 题目设置: 基本设计：3个题目 扩展设计：2个题目 要求: 独立完成课程设计，并撰写个人理解。 课程设计没有代码量限制，鼓励使用AlphamMiner、Weka等开源工具。 提交内容需包含详细的设计报告，命名方式为“学号+姓名”。

项目和课件适用于数据挖掘初学者学习。

KFU数据挖掘ITIS数据挖掘课程，第四学期的路线图。

这本数据挖掘教材专为研究生课程设计，能够帮助学生深入理解数据挖掘的核心概念、算法和应用。 它也为数据挖掘项目实践提供了宝贵参考，涵盖了项目实施过程中的常见问题和解决方案。

JBI030 数据挖掘课程相关资料