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文本内容:
《数据挖掘技术》PPT课件我们将探索数据挖掘的概念和作用,了解其分类和应用领域进一步探讨数据预处理和特征选择的重要性,以及聚类算法、分类算法和关联规则挖掘的方法和应用了解时间序列挖掘和数据可视化技术,通过案例分析和实践应用深入了解数据挖掘的实际应用和发展趋势数据预处理与特征选择数据预处理数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约特征选择评估特征的重要性,剔除冗余和无关特征,提高模型准确性数据质量解决数据缺失、异常数据和噪声数据,保证数据的准确性和完整性聚类算法与分类算法聚类算法分类算法支持向量机基于距离或相似性将数据划分为通过训练数据构建决策树,对新通过在特征空间中创建超平面将不同的群集,发现数据的内在结的未知数据进行分类或预测不同类别的数据分隔开构关联规则挖掘及其应用频繁项集关联规则市场篮子分析123发现同时出现频率较高的通过提取频繁项集,发现应用关联规则挖掘来发现商品或事物组合项集之间的关联关系一些潜在的购物模式和销售策略时间序列挖掘方法和应用时间序列分解1拆分时间序列成趋势、周期和随机成分,了解时间序列的特征时间序列预测2通过历史数据建模和预测,预测未来时间点的趋势和模式金融市场预测3应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标大数据时代下的挖掘技术发展趋势人工智能云计算物联网深度学习、自然语言处理等在数通过弹性计算和分布式存储实现连接设备和传感器的数据挖掘和据挖掘中的应用大规模数据挖掘分析数据可视化技术与数据分析可视化工具1使用图表、地图和仪表盘等可视化工具来展现数据数据分析2通过统计分析和交互式探索来发现数据的隐藏关系故事呈现3通过数据可视化技术将数据转化为有意义的故事数据挖掘案例分析和应用实践市场营销通过分析客户购买数据来制定营销策略医疗诊断利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断社交网络分析挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。