데이터 마이닝과 기계 학습 개요

첫째, 데이터 마이닝 작업

여섯 일반적인 데이터 마이닝 작업 :

 

 1. 분류

 

 

2. 클러스터링 문제

 

 3. 회귀

 

 4. 관련 문제

 

 5. 순서 문제

 

 6. 이상 검출

 

 

둘째, 데이터 마이닝 프로세스

CRISP-DM : 크로스 산업 표준 데이터 마이닝 과정

 

 

사명과 목표의 다양한 측면

 

 

예측 모델 구축 및 채점 과정

분류 및 회귀의 여섯 개 작업은 예측 모델의 모든 영역입니다

 

 셋째, 구축 및 예측 모델을 사용

 

 

넷째, 기계 학습 알고리즘 분류

 

 

데이터 마이닝 기계 학습 알고리즘 여섯 개 작업

 

 

 

다섯째, 데이터 마이닝, 데이터웨어 하우스 및 OLAP

엔터프라이즈 데이터 마이닝 및 실시간 신청 절차

 

 

스타 스키마 데이터웨어 하우스 디자인

 

 기본 개념 및 OLAP의 기술

 

 OLAP의 기본 동작

 

 같은 월에 1/4 바퀴로 드릴 다운,

매우 일반적으로 매우 2010 년대까지 드릴이 상해, 강소, 절강, 상해에 그

 

여섯째, 과학적 데이터

 문제를 해결하는 과학적 데이터의 두 가지 유형

 

 데이터 과학 팀 역할

 

 

데이터 과학자

 

 데이터 과학자들은 다양한 지식과 기술이 필요합니다

 

 

가입 데이터 과학자