第一天：
第一讲 商业智能与数据挖掘简介
1.商务智能简介
2.数据仓库与OLAP
3.数据挖掘技术概述
4.Alphaminer数据挖掘开放平台介绍与演示
第二讲 数据挖掘基础与算法概述
1.统计基础知识及数据选择
2.基本统计概念
3.可视化方法
4.数据选择与预处理
5.数据挖掘算法概述
第三讲 关联规则挖掘算法
1.关联规则挖掘基本概念
2.Apriori算法
3.FP-Tree算法
4.序列关联规则挖掘算法
5.关联规则挖掘研究进展
第二天：
第四讲 分类算法（一）
1.贝叶斯分类
2.决策树算法
3.多元线性回归
4.对数回归
第五讲 分类算法（二）
1.神经网络
2.支持向量机
3.分类增强技术
4.分类技术研究进展
第六讲 聚类与离群点检测
1.聚类技术概述
2.k-means类型算法
3.分层聚类算法
4.基于密度的聚类算法
5.离群点检测算法
6.聚类技术研究进展
第七讲 数据挖掘应用
1.客户特征分析
2.客户分群
3.直销与交叉推销
4.客户流失预测模型
5.诈骗行为检测
第八讲 Alphaminer数据挖掘开发平台研讨
1.Alphaminer的开放体系结构介绍
2.Alphaminer开放平台的功能扩展方法
3.Alphaminer开放平台联盟讨论 |
