数据挖掘，数据挖掘分析，基础教程

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文件名称：数据挖掘，数据挖掘分析，基础教程
文件大小：931KB
文件格式：DOC
更新时间：2012-07-14 05:53:04
数据挖掘 第一部 Data Mining的觀念 2 第一章 何謂Data Mining 2 第二章 Data Mining運用的理論與實際應用功能 3 第三章 Data Mining與統計分析有何不同 5 第四章 完整的Data Mining有哪些步驟 6 第五章 CRISP-DM 7 第六章 Data Mining、Data Warehousing、OLAP三者關係為何 9 第七章 Data Mining在CRM中扮演的角色為何 11 第八章 Data Mining 與 Web Mining有何不同 20 第九章 Data Mining 的功能 21 第十章 Data Mining應用於各領域的情形 23 第十一章 Data Mining的分析工具 24 第二部 多變量分析 33 第一章 主成分分析(Principal Component Analysis) 33 第二章 因素分析(Factor Analysis) 35 第三章 判別分析法(Discriminant Analysis) 37 第四章 集群分析法(Cluster Analysis) 38 第五章 典型相關分析(Canonical Correlation Analysis) 41 第六章 路徑分析(Path Analysis) 45 第七章 迴歸分析 47 第一節 何謂迴歸分析 47 第二節 簡單線性迴歸模式 49 第三節 羅吉斯迴歸模式(Logistic Regression) 53 第三部 改良的Data Mining理論技術 62 第一章 類神經網路(Artificial Neural Network, ANN) 62 第二章 決策樹(Artificial Neural Network, ANN) 69 第一節 卡方自動互動檢視法（CHAID） 69 第二節 分類與迴歸樹（CART） 72 第三章 Machine Learning 73 第一節 Support Vector Machine (SVM) 73 第二節 Naive Bayesian 74 第三節 K-Nearest Neighbors (KNN) 75 第四節 MARSplines (MARS) 76