文档职称：副教授
单位：SIAS
数据仓库与数据挖掘
郑州西亚斯学院
主讲教师：陈宁宁 陈道波
教师团队：共1位
- 陈道波
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1.1 网络课程导学及学生学习指引 |
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| 1.1.2 课标、计划及首页 |
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| 1.2.1 大数据时代的常见技术特征（2学时）（第1周） |
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| 1.2.1.1 直播课 |
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| 1.2.2 数据挖掘初探（2学时）（第1周） |
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| 1.2.3 数据挖掘的过程与算法简介（2学时）（第2周） |
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| 1.2.3.1 直播课 |
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| 1.3.1 SPSS Modeler软件界面介绍（2课时）（第2周） |
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| 1.3.2 挖掘应用学习（2课时）（第3周） |
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| 1.4.1 数据仓库（2课时）（第3周） |
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| 1.4.2 数据立方体（2课时）（第5周） |
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| 1.5.1 数据预处理技术概述（2课时）（第5周） |
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| 1.5.2 预处理之数据读取（2课时）（第6周） |
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| 1.5.3 预处理之数据理解（4课时）（第6周、第7周） |
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| 1.5.4 预处理之数据准备（4课时）（第7周、第8周） |
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| 1.5.5 预处理之基本分析（2课时）（第8周） |
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| 1.5.6 预处理之数据精简（4课时）(第10周) |
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| 1.6.1 决策树的算法概述（2课时）（第11周） |
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| 1.6.2 SPSS Modeler的C5.0算法及应用（2课时）（第11周） |
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| 1.6.3 SPSS Modeler分类回归树及应用（2课时）（第12周） |
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| 1.7.1 贝叶斯网络方法概述（2课时）（第12周） |
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| 1.7.2 SPSS Modeler的贝叶斯网络应用（4课时 13周） |
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| 1.8.1 聚类分析基本概念（2课时 14周） |
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| 1.8.2 聚类分析的算法（2课时 14周） |
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| 1.8.3 聚类分析之离群点检测方法（1课时）(第15周) |
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| 1.9.1 关联挖掘基本概念（1课时）（第15周） |
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| 1.9.2 SPSS Modeler的关联分析（2课时）（第15周） |
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| 1.10.1 人工神经网络概述（2课时）（第16周） |
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| 1.10.2 神经网络建立的一般步骤（1课时）（第16周） |
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| 1.10.3 B-P神经网络（1课时）（第16周） |
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| 1.11.1 时间序列（2课时）（第17周） |
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