清华大学精品大数据全套课程PPT课件含习题（31页）第3章 数据挖掘算法（上）.pdf

清华大学出品的大数据全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ 01.《大数据》配套PPT之一：第1章 大数据概念与应用 02.《大数据》配套PPT之二：第2章 数据采集与预处理 03.《大数据》配套PPT之三：第3章 数据挖掘算法（上） 03.《大数据》配套PPT之四：第3章 数据挖掘算法（下） 04.《大数据》配套PPT之五：第4章 大数据挖掘工具 05.《大数据》配套PPT之六：第5章 R语言 06.《大数据》配套PPT之七：第6章 深度学习 07.《大数据》配套PPT之八：第7章 大数据可视化 08.《大数据》配套PPT之九：第8章 互联网大数据处理 09.《大数据》配套PPT之十：第9章 大数据商业应用 10.《大数据》配套PPT之十一：第10章 行业大数据 【大数据课程概述】 本课程是清华大学出品的大数据全套课程的一部分，专注于数据挖掘算法。课程旨在为大学生和职场人士提供一个全面的学习平台，无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益。课程内容涵盖大数据的基本概念、数据采集与预处理、数据挖掘算法、大数据挖掘工具、R语言、深度学习、大数据可视化、互联网大数据处理、大数据商业应用以及行业大数据实践等多个方面。 【数据挖掘介绍】 数据挖掘是20世纪80年代末提出的，是知识发现流程的关键步骤。它从大量、复杂的数据中提取出有用的信息和知识，包括概念、规律、规则和模式。数据挖掘不仅仅是对数据的统计分析，而是利用各种算法和技术，如机器学习、统计方法、神经网络等，来揭示隐藏的模式和趋势。它旨在使非专业统计背景的用户也能理解和应用这些发现。 【数据挖掘的核心算法】 1. **分类**：通过构建分类模型，将数据分配到预定义的类别中。 2. **聚类**：将相似对象分组，形成聚类，用于发现数据的内在结构。 3. **关联规则**：找出项集之间的频繁模式，通常用于市场篮子分析。 4. **时间序列预测**：基于历史数据预测未来趋势，常见于经济预测和天气预报。 【数据挖掘的应用】 数据挖掘广泛应用于各个行业，如电信、银行、金融、交通、零售、生物医学等。在电信行业，它帮助优化服务和定价策略，预防欺诈，并为决策提供数据支持。在银行领域，数据挖掘有助于信用评估和客户需求预测。在安全领域，它用于入侵检测系统的构建，提高系统的适应性和效率。在科学探索中，特别是在生物学领域，数据挖掘用于基因序列分析和疾病研究，揭示基因功能和疾病关联。 【数据挖掘工具】 数据挖掘工具分为专用和通用两种。专用工具针对特定领域的数据和问题，而通用工具则适用于广泛的分析任务。这些工具为统计研究人员提供了强大的分析能力，帮助他们深入理解数据并提取有价值的洞察。 这门课程详细讲解了数据挖掘的各个方面，对于希望掌握大数据分析和数据挖掘技术的人来说，是一份宝贵的资源。通过学习，学生不仅能理解大数据的基本概念，还能掌握实用的数据挖掘算法，为未来的职业生涯打下坚实基础。