數據挖掘與python實踐

《數據挖掘與python實踐》是中央財經大學提供的慕課課程,授課老師是李愛華、孟凡、宿潔、賈傳亮、井帥。

基本介紹

  • 中文名:數據挖掘與python實踐
  • 提供院校:中央財經大學
  • 類別:慕課
  • 授課老師:李愛華、孟凡、宿潔、賈傳亮、井帥
課程大綱,參考教材,

課程大綱

01
導言
課時
1.1數據挖據的產生、定義和流程
1.2數據挖掘的方法
1.3數據挖掘的套用
1.4python介紹
02
認識數據
課時
2.1數據對象與屬性類型
2.2數據的基本統計描述
2.3數據可視化
2.4數據的相似性與相異性度量
2.5python操作:認識數據(一)
2.6python操作:認識數據(二)
03
數據預處理
課時
3.1數據預處理的基本思想
3.2數據離散化
3.3數據清洗
3.4特徵提取與特徵選擇
04
關聯規則挖掘
課時
4.1引言
4.2頻繁模式與關聯規則
4.3頻繁項集的典型挖掘方法
4.4關聯規則的生成方法
4.5關聯規則的其他類型
4.6關聯規則的興趣度的其他度量
4.7python操作:關聯規則挖掘
05
分類
課時
5.1分類的概念
5.2決策樹
5.3樸素貝葉斯分類
5.4k近鄰分類
5.5分類性能的度量方法
5.6python操作:分類(一)
5.7python操作:分類(二)
06
數值預測
課時
6.1數值預測概念
6.2回歸方法
6.3 回歸樹與模型樹
6.4K近鄰數值預測和預測誤差的度量
6.5python操作:數值預測
07
聚類分析
課時
7.1概述
7.2相似度度量方法
7.3 k均值聚類法
7.5 DBSCAN方法
7.6 聚類效果衡量方法
7.7python操作:聚類分析(一)
7.8python操作:聚類分析(二)
08
複雜數據的挖掘
課時
8.1挖掘複雜的數據類型-序列與網路
8.2挖掘複雜的數據類型-其他類型

參考教材

1. 《數據挖掘:概念與技術》.韓家煒.(第三版). 北京:機械工業出版社,2012.
2. 《商務智慧型》,劉紅岩.北京:清華大學出版社,2013.
3. 《機器學習》,周志華. 北京:清華大學出版社,2016.
4. 《統計學習方法》,李航. 北京:清華大學出版社,2019.
5. 《Python for Data Analysis》,Wes McKinney. O'Reilly Media, 2019.
6. 《利用Python進行數據分析》,徐敬一(譯), 北京:機械工業出版社,2018.

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