大数据与商务智能（赵卫东）

刘世江

目录

  • 1 课程介绍
    • 1.1 基本情况
    • 1.2 课程大纲
    • 1.3 学习建议
    • 1.4 课程规则
  • 2 商务智能概论
    • 2.1 课程概述
    • 2.2 商务智能概念
    • 2.3 商务智能的价值和功能
    • 2.4 商务智能的应用
    • 2.5 章节习题
  • 3 商务智能系统架构
    • 3.1 商务智能系统组成
    • 3.2 商务智能系统架构|
    • 3.3 商务智能系统架构II
  • 4 数据仓库**
    • 4.1 数据仓库概述
    • 4.2 数据仓库结构
    • 4.3 元数据
    • 4.4 操作数据存储
    • 4.5 数据仓库模型
    • 4.6 医保数据仓库设计
  • 5 在线分析处理
    • 5.1 在线分析处理基本概念
    • 5.2 在线分析处理操作
    • 5.3 OLAP操作语言
    • 5.4 OLAP分类
    • 5.5 章节习题
  • 6 可视化分析
    • 6.1 可视化分析基础
    • 6.2 超市销售数据的可视化分析@
    • 6.3 章节习题
  • 7 数据挖掘基础
    • 7.1 数据挖掘概论
    • 7.2 数据挖掘的过程
    • 7.3 数据挖掘的预处理
    • 7.4 数据挖掘的原语和语言
    • 7.5 数据挖掘隐私保护、应用领域
    • 7.6 章节习题
  • 8 分类分析I
    • 8.1 决策树基本概念、ID3、CART算法
    • 8.2 CHAID、C4.5算法、分类模型评估
    • 8.3 集成算法*
    • 8.4 章节习题
    • 8.5 测试题
  • 9 分类分析II
    • 9.1 贝叶斯分类器
    • 9.2 支持向量机*
    • 9.3 BP神经网络*与k最近邻算法
    • 9.4 章节习题
  • 10 聚类分析
    • 10.1 聚类分析基本概念
    • 10.2 k-means算法
    • 10.3 层次型聚类算法和k-prototype算法
    • 10.4 基于密度聚类
    • 10.5 kohonen算法
    • 10.6 章节习题
  • 11 关联分析
    • 11.1 关联分析基本概念
    • 11.2 Apriori和FP-growth算法
    • 11.3 序列模式
    • 11.4 章节习题
  • 12 回归分析
    • 12.1 回归分析基本概念@
    • 12.2 回归分析基础
    • 12.3 线性回归
    • 12.4 非线性回归
    • 12.5 零售企业商品销售回归预测
    • 12.6 电缆质量管理案例
    • 12.7 章节习题
  • 13 实验
    • 13.1 网页数据抓取
    • 13.2 银行客户流失分析
    • 13.3 集装箱危险品瞒报预测
    • 13.4 更多实验
课程大纲


机器学习思维导图（本课程重点）