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本視頻教程全面介紹數(shù)據(jù)挖掘的原理、方法和算法。主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、數(shù)據(jù)挖掘算法的數(shù)據(jù)類型、輸入和輸出、決策樹、數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理和后處理、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類和回歸算法、支持向量機(jī)、聚類分析及多維數(shù)據(jù)可視化。

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，就是從存放在數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。

這門技術(shù)的應(yīng)用前景：

數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于煉鋼、銀行、金融、零售、保健、中醫(yī)藥及電信等行業(yè)的客戶關(guān)系管理、金融風(fēng)險(xiǎn)防范、供應(yīng)關(guān)系管理、 數(shù)據(jù)庫營銷及競爭優(yōu)勢分析等部門分析。

數(shù)據(jù)倉庫日益普及。盡管數(shù)據(jù)挖掘并不一定要有數(shù)據(jù)倉庫的支持，但它仍然經(jīng)常被看成數(shù)據(jù)倉庫的后期產(chǎn)品，因?yàn)槟切┡�力建立�?shù)據(jù)倉庫的人有最豐富的數(shù)據(jù)資源可供挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘，涵蓋了五個(gè)主題：數(shù)據(jù)、分類、關(guān)聯(lián)分析、聚類和異常檢測。

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。

這個(gè)應(yīng)用的前景還是非常大的。