資料探勘與分析（網際網路行業）

• 網際網路資料探勘概覽	網際網路的資料探勘典型需求 網際網路資料採集的典型渠道 網際網路資料儲存特徵 資料探勘技術與工具 資料分析的工作模式 示例：資料探勘在網際網路行業中的應用
  網際網路相關的資料探勘典型應用場景	資料流挖掘分析 文字挖掘分析 示例：文字資料流分析 位置分析 社交關係分析 網際網路應用識別 個性化推薦介紹
  資料分析與挖掘的流程	確定資料需求 設計資料探勘模型 確定資料來源 收集並整理資料 選擇資料探勘演算法 執行資料探勘演算法 資料分析結果評估與演算法+資料最佳化 報告資料分析結果
  資料需求分析	確定資料分析目標 圍繞目標分解指標 把指標對映到已有的資料 確定對資料的要求
  設計資料探勘模型	確定資料來源模型 確定資料探勘結果模型 確定資料分析演算法容器模型 建立從資料來源到資料分析結果對映圖
  確定資料來源	資料來源儲存空間標定 資料來源邏輯模型分析 資料來源抽取方法列表 資料來源備份機制選擇 資料來源質量分析
  收集並整理資料	資料整理需求明確 採用自動化方法整理資料 對不合規資料的特殊處理 間隙資料的補充
  選擇資料探勘演算法	典型資料探勘演算法列表 關聯和相關分析 相關分析 關聯規則分析 例項：使用相關及關聯進行分析 聚類分析演算法及應用 例項：聚類分析例項，客戶聚類 分類演算法 用決策樹進行分類 神經網路 例項：使用分類方法進行客戶流失分析 迴歸分析與預測 迴歸分析概述 時間序列分析 示例：使用時間序列分析進行網路流量預測
  資料探勘工具原理與實踐	典型資料探勘工具列表 統計分析工具SPSS介紹（簡要） 資料探勘專用工具SPSS Clementine介紹 建模及模型評價過程 應用SPSS Clementine工具進行資料探勘與分析
  資料探勘效果評估與最佳化	資料探勘結果差異分析 差異原因定位 最佳化資料與演算法 重新處理資料、演算法分析 結果比對與確認 資料分析結果報告

   

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