课程大纲
第一天上午：统计分析原理
- 1、从最简单的案例开始
- 2、统计基础
- 3、描述性统计
- 4、用SPSS实现描述性统计的案例
- 5、回归分析：线性回归
- 6、回归分析：logistics回归
- 7、用SPSS实现回归分析的案例
8、可视化工具
第一天下午：数据库与数据仓库介绍
- 1、数据库概述
- 2、SQL（基本的增、删、改、查）
- 3、SQL（稍复杂的子句或嵌套）
- 4、基于MySQL的上机操作SQL语言
- 5、数据仓库：度量与维度
- 6、数据仓库：星型模型、雪花模型
- 7、ETL
8、上机操作（构建一个cube）
第二天上午：数据挖掘方法（1）
- 1、基本概念
- 2、R语言简介
- 3、特征提取
- 4、决策树模型
- 5、用R语言实现的决策树案例
- 6、精确率、召回率与F1
7、监督学习和无监督学习
第二天下午：数据挖掘方法（2）
- 1、聚类分析
- 2、用R语言实现的聚类分析案例
- 3、关联规则
- 4、用R语言实现的关联规则案例
- 5、神经网络
- 6、用R语言实现的神经网络案例