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金融数据挖掘与应用
简介
分类
交叉课程
课程标签：
应用经济学
查看课程
任务列表
第1任务: 引言
第2任务: 案例01-血压计性能评测案例
第3任务: 案例01-血压计性能评测案例
第4任务: 数据挖掘的应用动力
第5任务: 数据挖掘定义、流程及应用
第6任务: 数据挖掘基本功能、结果评价、学科融合
第7任务: 数据仓库及OLAP操作
第8任务: 数据预处理
第9任务: 面板数据转换处理
第10任务: 案例02-多维面板数据行列转换
第11任务: 案例02-多维面板数据行列转换
第12任务: 关联规则挖掘原理
第13任务: Apriori算法
第14任务: 多层多维规则及兴趣度度量
第15任务: 案例03-顾客购买商品关联分析
第16任务: 案例03-顾客购买商品关联分析
第17任务: 案例04-股票上涨关联分析
第18任务: 案例04-股票上涨关联分析
第19任务: 聚类分析概念
第20任务: 距离度量
第21任务: 聚类方法
第22任务: 案例05-地区经济特征聚类分析
第23任务: 案例05-地区经济特征聚类分析
第24任务: 概念描述及特征化
第25任务: 属性相关性分析
第26任务: 概念比较及描述统计度量
第27任务: 分类和预测
第28任务: 序列数据挖掘相关概念
第29任务: 时间序列模型分析及与序列挖掘的比较
第30任务: 序列数据挖掘的关键问题
第31任务: 神经网络挖掘
第32任务: 社交网络挖掘分析
