《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：認朽鴉鞏識數據（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：關聯規則企背請挖掘
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近鄰判獄禁分類
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
7.4 層次聚類方法
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
複雜辨舉數據閥只犁獄的挖掘
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進匪愚凝行數據分析》,徐敬一（精良才簽譯）, 北京：機械工業出版社,2018.
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.
