“产学合作、协同育人”项目成果教材大数据分析与挖掘/朱晓峰

理 论 篇第1章 数据挖掘概述31.1　数据挖掘的基本概念41.2　数据挖掘的起源与发展71.3　数据挖掘的应用产业与行业111.4　数据挖掘相关的几个概念19第2章 数据挖掘任务和方法262.1　大数据挖掘的任务272.2　数据挖掘的常见方法33工 具 篇第3章 数据挖掘平台PMT573.1　PMT概述583.2　PMT使用说明723.3　PMT的特点74第4章 数据挖掘认知实验804.1　分类预测认知实验814.2　回归预测认知实验844.3　聚类分析认知实验884.4　关联规则认知实验91 实 训 篇实训1 基于时间序列的分仓商品需求预测99实训背景100实训分析100核心知识点101实训步骤104拓展与思考118实训2 基于聚类分析（K-means）的快递企业客户群识别119实训背景120实训分析120核心知识点121实训步骤122拓展与思考140实训3 基于关联规则的超市顾客购物行为分析142实训背景143实训分析143核心知识点143实训步骤144拓展与思考154实训4 基于决策树的电信流失客户预警与分析155实训背景156实训分析156核心知识点157实训步骤161拓展与思考178实训5 基于神经网络算法的共享单车需求预测180实训背景181实训分析181核心知识点182实训步骤184拓展与思考200实训6 基于逻辑回归算法的信用风险预测201实训背景202实训分析202核心知识点203实训步骤204拓展与思考215实训7 深度学习在图像识别及图像分类领域中的应用217实训背景218实训分析218核心知识点219实训步骤220拓展与思考232参考文献233