課程簡介
Course Introduction
在當今面向數(shù)據(jù)的商業(yè)環(huán)境中,，數(shù)據(jù)驅動的決策和數(shù)據(jù)挖掘技術正影響著企業(yè)競爭力。本課程主要講授商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的基本概念,、算法與模型,；課程通過上機實驗，使學生深入理解并掌握商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的過程和方法,；課程注重理論和實踐相結合,，課程考察學生是否能夠熟練應用數(shù)據(jù)分析技術，根據(jù)項目決策需求與場景,，借助數(shù)據(jù)分析工具與算法,，以數(shù)據(jù)驅動的思維模式解決實際案例的能力。
教學大綱
Teaching Syllabus
?周次 | 教學內(nèi)容 | 個人作業(yè) （30%） | 小組作業(yè) （20%） |
1 | 1. 數(shù)據(jù)挖掘簡介（教材 第1章） | ||
2-3 | 2. 數(shù)據(jù)處理基礎（教材 第3章） | Ex 1 | |
4-6 | 3. 聚類分析（教材 第10章） 3.1 基于劃分的聚類算法 3.2 基于層次的聚類算法 3.3 基于密度的聚類算法 | 航空公司客戶數(shù)據(jù)聚類與分類挖掘 | |
清明節(jié)放假 | |||
8-9 | 4. 關聯(lián)分析（教材 第6章） 4.1 Apriori算法與FP-Growth算法 4.2 關聯(lián)模式評估 | Ex 2 | |
10-12 | 5. 分類分析（教材 第8章） 5.1 決策樹分類方法 5.2 貝葉斯分類方法 5.3 分類模型評估 | ||
13-16 | 6. RPA機器人 6.1 RPA簡介 6.2 商品信息抓取機器人 6.3 競品調研機器人 | ||
教學隊伍Teaching Members
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