大数据时代的数据挖掘与商务智能培训课件(PPT 80页)
所属分类：bi商务智能
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资料简介：
数据挖掘概况
数据挖掘任务
联机分析处理
OLAP定义
数据挖掘发现知识类型
应 用
KDnuggets 对数据挖掘各种情况进行了调查
应用领域情况（2001）
应用领域情况 2 0 0 6
应用领域情况（2008）[170 voters]
数据挖掘软件 (May 2008) [347 voters]
数据挖掘软件 (May 2008)
2012年 R以30.7%的得票率荣登榜首
数据挖掘任务类型 ( Dec 2007) [170 voters]
数据类型 ( Sep 2008)
数据挖掘系统的典型架构
商业银行客户违约模型建立
数据挖掘在我国的前景
知识发现（KDD）的过程
KDD过程
数据挖掘的方法论
CRISP-DM
如：一个电信领域的数据挖掘项目
CRISP-DM各阶段占用时间和重要性
数据挖掘需要的人员
选择数据挖掘软件和工具需要考虑的问题
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