视频课程目录：
1. 数据挖掘导论
2. SPSS Modeler软件简介与初步应用
3. 数据仓库与数据立方体
4. 数据预处理技术
5. SPSS Modeler分类预测（决策树）
6. 分类预测之贝叶斯网络
7. 聚类分析
8. 关联挖掘
9. 人工神经网络
10. 时间序列分析
├─{01}--数据挖掘课程导论
│ #1.1#--图文.pdf
│ #1.2#--图文.pdf
│ #1.3#--图文.pdf
│ (1.1.1)--1.从AlphaGo说起.ppt
│ (1.1.2)--2.大数据的经典故事.ppt
│ (1.1.3)--3.人工智能与大数据的发展历程.ppt
│ (1.1.4)--4.人工智能与大数据的发展基础与分类.ppt
│ (1.1.5)--5.大数据时代的十大技术.ppt
│ (1.2.1)--1.为什么要数据挖掘.ppt
│ (1.2.10)--10.数据挖掘能干什么.ppt
│ (1.2.2)--2.数据挖掘与数据分析的区别.doc
│ (1.2.3)--3.什么是数据挖掘(1).ppt
│ (1.2.4)--4.数据挖掘简介.ppt
│ (1.2.5)--5.什么是数据挖掘-视频.ppt
│ (1.2.6)--6.数据挖掘的演变过程.ppt
│ (1.2.7)--7.数据挖掘的由来.ppt
│ (1.2.8)--8.数据挖掘的过往.ppt
│ (1.2.9)--9.数据挖掘概念和技术简介.ppt
│ (1.3.1)--1.CRISP-DM过程模型.ppt
│ (1.3.2)--3.KDD过程.ppt
│ (1.3.3)--知识点视频-数据挖掘的过程模型.ppt
│ [1.1.1]--知识点视频-数据挖掘的发展史.mp4
│ [1.1.2]--知识点视频-数据挖掘的应用.mp4
│ [1.1.3]--知识点视频-数据挖掘的前景与现状.mp4
│ [1.1.4]--知识点视频-数据挖掘在税务行业的应用.mp4
│ [1.2.1]--知识点视频-什么是知识发现.mp4
│ [1.2.2]--知识点视频-什么是数据挖掘.mp4
│ [1.3.1]--知识点视频-数据挖掘流程与原理(1).mp4
│ [1.3.2]--知识点视频-数据挖掘的过程模型.mp4
│
├─{02}--SPSSModeler软件简介与第一个挖掘应用学习
│ #2.1#--图文.pdf
│ #2.2#--图文.pdf
│ (2.1.1)--1.SPSSModeler操作界面介绍.doc
│ (2.1.2)--1.SPSSModeler操作界面介绍.ppt
│ (2.1.3)--2.SPSSModeler用户界面介绍.ppt
│ (2.1.4)--3.SPSSModeler数据挖掘之源节点介绍-1.ppt
│ (2.1.5)--4.SPSSModeler数据挖掘之源节点介绍-2.ppt
│ (2.1.6)--5.SPSSModeler类型节点的介绍.ppt
│ (2.1.7)--6.SPSS-Modler-数据质量.ppt
│ (2.2.1)--1.SPSS-Modler-处理缺失数据.ppt
│ (2.2.10)--10.SPSS-Modler-导入txt文件.ppt
│ (2.2.11)--11.SPSS-Modler-导入与导出Excel文件.ppt
│ (2.2.12)--12.SPSS-Modler-观察值的合并.ppt
│ (2.2.13)--13.常见数据库类型及简介.ppt
│ (2.2.2)--2.SPSS-Modler-处理日期与时序数据.ppt
│ (2.2.3)--3.SPSS-Modler-读取数据文件.ppt
│ (2.2.4)--4.SPSS-Modler-复杂数据处理技术.ppt
│ (2.2.5)--5.SPSS-Modler-数据处理介绍.ppt
│ (2.2.6)--6.SPSS-Modler-数据质量.ppt
│ (2.2.7)--7.SPSS-Modler-文件操作.ppt
│ (2.2.8)--8.SPSS-Modler-寻找数据之间的关系.ppt
│ (2.2.9)--9.SPSS-Modler-变量的合并与转置.ppt
│ [2.1]--知识点视频-Modeler窗口熟悉.mp4
│ [2.2.1]--操作演示：Modeler的简单应用-1.mp4
│ [2.2.2]--操作演示：Modeler的简单应用-2.mp4
│
├─{03}--数据仓库与数据立方体
│ #3.1#--图文.pdf
│ #3.2#--图文.pdf
│ (3.1.1)--1.什么是数据仓库.doc
│ (3.1.2)--4.数据仓库与数据库的区别.ppt
│ (3.1.3)--5.数据仓库的ETL过程.ppt
│ (3.1.4)--知识点视频-数据仓库-PPT.ppt
│ (3.2.1)--1.数据立方体.ppt
│ (3.2.2)--2.数据立方体聚集.doc
│ (3.2.3)--3.数据立方体：一种多维数据模型.ppt
│ (3.2.4)--4.OLAP分类.ppt
│ (3.2.5)--4.OLAP概念.ppt
│ [3.1]--知识点视频-数据仓库.mp4
│ [3.2.1]--知识点视频-数据立方体.mp4
│ [3.2.2]--知识点视频-OLAP技术.mp4
│ [3.2.3]--5.数据立方体--一分钟视频.mp4
│
├─{04}--数据预处理技术
│ #4.1#--图文.pdf
│ #4.2#--图文.pdf
│ #4.3#--图文.pdf
│ #4.4#--图文.pdf
│ #4.5#--图文.pdf
│ #4.6#--图文.pdf
│ (4.1.1)--1.什么是数据预处理.doc
│ (4.1.2)--2.为什么进行数据预处理.ppt
│ (4.1.3)--3.数据预处理的主要任务.doc
│ (4.1.4)--4.数据预处理过程解析.ppt
│ (4.1.5)--5.数据预处理的重要性.ppt
│ (4.1.6)--知识点视频-数据清洗技术-点击版.ppt
│ (4.2.1)--1.SPSS-Modler-读取数据文件.ppt
│ (4.2.2)--2.SPSSModeler数据挖掘操作之读取自由格式的文本文件.ppt
│ (4.2.3)--3.SPSSModeler数据挖掘之SQL查询与读取文本文件.ppt
│ (4.2.4)--4.数据合并.ppt
│ (4.2.5)--5.读入数据.ppt
│ (4.3.1)--1.SPSSModeler数据挖掘操作之离群点和极端值的调整.ppt
│ (4.3.2)--2.SPSS排序.ppt
│ (4.3.3)--3.SPSSModeler数据挖掘操作之单变量排序.ppt
│ (4.3.4)--4.SPSSModeler数据挖掘操作之变量说明.ppt
│ (4.3.5)--5.SPSSModeler数据挖掘操作之数据质量的评估.ppt
│ (4.3.6)--6.SPSSModeler数据挖掘操作之数值型变量的基本分析.ppt
│ (4.3.7)--7.SPSSModeler记录选项节点之汇总、排序、合并.ppt
│ (4.4.1)--1.数据提取、变换和装入.doc
│ (4.4.2)--2.数据变换的解析.ppt
│ (4.4.3)--3.SPSSModeler数据挖掘操作之派生新变量-1.ppt
│ (4.4.4)--4.SPSSModeler数据挖掘操作之派生新变量-2.ppt
│ (4.4.5)--5.SPSSModeler数据挖掘操作之派生正态分布的新变量.ppt
│ (4.5.1)--1.聚类分析的基本数据类型.ppt
│ (4.5.10)--10.SPSSModeler数据挖掘操作之绘制散点图.ppt
│ (4.5.2)--2.SPSSModeler数据挖掘操作之数值型变量的基本分析(1.ppt
│ (4.5.3)--3.SPSSModeler数据挖掘操作之数据基本分析(1).ppt
│ (4.5.4)--4.SPSSModeler均值的输出(1).ppt
│ (4.5.5)--5.SPSSModeler数据挖掘操作之绘制多线图.ppt
│ (4.5.6)--6.SPSSModeler数据挖掘操作之条形图.ppt
│ (4.5.7)--7.SPSSModeler数据挖掘操作之绘制线图.ppt
│ (4.5.8)--8.SPSSModeler数据挖掘操作之数据质量管理.ppt
│ (4.5.9)--9.SPSSModeler数据挖掘操作之数据匿名处理.ppt
│ (4.6.1)--1.SPSSModeler记录选项节点之选择、抽样、平衡.ppt
│ (4.6.2)--2.SPSSModeler数据挖掘操作之简单随机抽样.ppt
│ (4.6.3)--3.SPSSModeler数据挖掘操作之分层与整群抽样.ppt
│ (4.6.4)--4.SPSSModeler数据挖掘操作之根据条件选取样本.ppt
│ (4.6.5)--5.SPSSModeler数据挖掘操作之样本平衡处理.ppt
│ (4.6.6)--6.SPSSModeler数据挖掘操作之样本子集的划分.ppt
│ (4.6.7)--7.SPSSModeler数据挖掘操作之样本的浓缩处理.ppt
│ [4.1.1]--知识点视频-数据清洗技术.mp4
│ [4.1.2]--知识点视频-数据预处理技术.mp4
│ [4.1.3]--知识点视频-数据预处理.mp4
│ [4.2.1]--知识点视频-直方图.mp4
│ [4.2.2]--操作视频-读取自由格式的文本文件.mp4
│ [4.2.3]--操作视频-读取SPSS格式文件.mp4
│ [4.2.4]--操作视频-读取Excel电子表格.mp4
│ [4.3.1]--操作视频-数据的分类汇总.mp4
│ [4.3.2]--操作视频-数据的排序.mp4
│ [4.3.3]--操作视频-变量说明.mp4
│ [4.3.4]--操作视频-描述性的数据汇总.mp4
│ [4.4.1]--操作视频-数据筛选.mp4
│ [4.4.2]--操作视频-派生服从正太分布的新变量.mp4
│ [4.4.3]--操作视频-根据算数表达式派生新变量.mp4
│ [4.4.4]--操作视频-二分组与多分组派生新变量.mp4
│ [4.6]--操作视频-数据精简.mp4
│
├─{05}--SPSSModeler分类预测
│ #5.1#--图文.pdf
│ #5.2#--图文.pdf
│ #5.3#--图文.pdf
│ (5.1.1)--1.什么是决策树归纳.ppt
│ (5.1.2)--2.决策树剪枝的必要性.ppt
│ (5.1.3)--3.决策树的画法.ppt
│ (5.1.4)--4.决策树实例之地产开发方案.ppt
│ (5.1.5)--知识点视频-决策树是什么？-点击版.ppt
│ (5.2.1)--1.C&RT和QUEST节点的高级特性.ppt
│ (5.2.2)--2.C5.0、CHAID节点的高级特性.ppt
│ (5.2.3)--3.SPSSModeler数据挖掘操作之决策树C5.0建模.ppt
│ (5.2.4)--4.SPSSModeler数据挖掘操作之C5.0基本应用.ppt
│ (5.3.1)--1.数据挖掘系统的分类.doc
│ (5.3.2)--2.主要分类方法的介绍.doc
│ (5.3.3)--3.各种分类算法比较.doc
│ (5.3.4)--4.分类回归树.ppt
│ (5.3.5)--5.SPSSModeler数据挖掘操作之分类回归树的基本应用示例.ppt
│ [5.1]--知识点视频-决策树是什么？.mp4
│ [5.2]--操作视频-C5.0决策树的使用.mp4
│ [5.3.1]--知识点视频-数据的分类汇总.mp4
│ [5.3.2]--知识点视频-分类挖掘方法概述.mp4
│
├─{06}--分类预测之贝叶斯网络
│ #6.1#--图文.pdf
│ #6.2#--图文.pdf
│ (6.1.1)--1.朴素贝叶斯分类.ppt
│ (6.1.10)--知识点视频-贝叶斯公式-视频.ppt
│ (6.1.11)--知识点视频-贝叶斯分类基础知识.ppt
│ (6.1.12)--知识点视频-全概率公式-点击版.ppt
│ (6.1.2)--2.朴素贝叶斯分类器的应用.ppt
│ (6.1.3)--3.分类器的定义.ppt
│ (6.1.4)--4.朴素贝叶斯分类器使用的举例.ppt
│ (6.1.5)--5.贝叶斯信念网络.ppt
│ (6.1.6)--6.贝叶斯分类的优缺点与举例.ppt
│ (6.1.7)--8.贝叶斯信念网络应用实例.ppt
│ (6.1.8)--9.贝叶斯信念网络应用实例.ppt
│ (6.1.9)--知识点视频-贝叶斯定理-点击版-PPT.ppt
│ (6.2.1)--1.数据挖掘任务单.doc
│ (6.2.2)--2.SPSSModelerKohonen网络模型.ppt
│ (6.2.3)--3.SPSSModeler贝叶斯网络的应用.ppt
│ (6.2.4)--4.贝叶斯网络.ppt
│ (6.2.5)--5.贝叶斯信念网络应用实例.ppt
│ (6.2.6)--6.贝叶斯与全概率公式.ppt
│ [6.1.1]--知识点视频-贝叶斯定理.mp4
│ [6.1.2]--知识点视频-全概率公式.mp4
│ [6.1.3]--知识点视频-贝叶斯公式.mp4
│ [6.2]--操作视频-TAN贝叶斯网络的应用.mp4
│
├─{07}--聚类分析
│ #7.1#--图文.pdf
│ #7.2#--图文.pdf
│ #7.3#--图文.pdf
│ (7.1.1)--1.聚类分析方法概述.ppt
│ (7.1.2)--2.什么是聚类分析.ppt
│ (7.1.3)--3.聚类分析的概述.ppt
│ (7.1.4)--4.利用IBMSPSSModeler进行聚类分析.ppt
│ (7.1.5)--5.基于聚类的离群点检测.ppt
│ (7.1.6)--6.SPSSModelerK-Means聚类分析.ppt
│ (7.1.7)--知识点视频-什么是聚类分析-点击版.ppt
│ (7.2.1)--1.聚类分析中的距离聚类分析中的距离之马氏距离和Lance和Wi.ppt
│ (7.2.2)--2.聚类分析中的距离聚类分析中的距离之明氏距离和欧氏距离.ppt
│ (7.2.3)--3.K-means的概念.ppt
│ (7.2.4)--4.SPSSModelerK-Means节点的操作和选项.ppt
│ (7.2.5)--知识点视频-K-means聚类算法-视频.ppt
│ (7.3.1)--1.离群点的检测方法.ppt
│ (7.3.10)--知识点视频-参数估计之区间估计-点击版.ppt
│ (7.3.11)--知识点视频-离群点.ppt
│ (7.3.12)--知识点视频-离群点检测的分类.ppt
│ (7.3.2)--2.离群点分析.ppt
│ (7.3.3)--3.SPSSModeler数据挖掘操作之离群点和极端值的调整.ppt
│ (7.3.4)--4.基于相对密度的离群点检测.ppt
│ (7.3.5)--5.离群点的概念和定义.ppt
│ (7.3.6)--6.离群点检测实例.ppt
│ (7.3.7)--7.基于距离的离群点检测.ppt
│ (7.3.8)--8.基于聚类的离群点检测.ppt
│ (7.3.9)--9.基于统计的离群点检测.ppt
│ [7.1.1]--知识点视频-聚类分析方法概述.mp4
│ [7.1.2]--知识点视频-什么是聚类分析.mp4
│ [7.2.1]--知识点视频-K-means聚类算法.mp4
│ [7.2.2]--知识点视频-K-means算法应用.mp4
│ [7.3.1]--知识点视频-离群点.mp4
│ [7.3.2]--知识点视频-离群点检测的分类.mp4
│ [7.3.3]--知识点视频-参数估计之区间估计.mp4
│
├─{08}--关联挖掘
│ #8.1#--图文.pdf
│ #8.2#--图文.pdf
│ (8.1.1)--1.什么是关联规则.ppt
│ (8.1.2)--2.关联规则的度量.ppt
│ (8.1.3)--3.模式挖掘的分类标准.ppt
│ (8.1.4)--4.频繁模式增长（FP-Growth）算法.ppt
│ (8.1.5)--5.Apriori的性质与基本思想.ppt
│ (8.1.6)--6.Apriori算法的优化.ppt
│ (8.1.7)--知识点视频-频繁项集-视频.ppt
│ (8.1.8)--知识点视频-数字特征PPT.ppt
│ (8.1.9)--知识点视频-什么是关联分析-视频.ppt
│ (8.2.1)--1.利用IBMSPSSModeler进行关联分析.ppt
│ (8.2.2)--2.SPSSModelerApriori关联规则.ppt
│ (8.2.3)--3.SPSSModelerGRI关联规则.ppt
│ [8.1.1]--知识点视频-什么是关联分析.mp4
│ [8.1.2]--知识点视频-数字特征.mp4
│ [8.1.3]--知识点视频-频繁项集.mp4
│ [8.2]--操作视频-Apriori算法的应用.mp4
│
├─{09}--人工神经网络
│ #9.1#--图文.pdf
│ #9.2#--图文.pdf
│ #9.3#--图文.pdf
│ (9.1.1)--1.随机森林的定义.doc
│ (9.1.2)--2.随机森林的构建过程.doc
│ (9.1.3)--3.随机森林介绍.doc
│ (9.2.1)--1.SPSSModeler中不同类型神经网络的训练模式.ppt
│ (9.2.2)--2.神经网络算法.ppt
│ (9.2.3)--3.SPSSModeler神经网络建模.ppt
│ (9.2.4)--4.SPSSModeler神经网络节点选项页签.ppt
│ (9.2.5)--5.SPSSModeler生成神经网络节点.ppt
│ (9.3.1)--1.B-P神经网络.ppt
│ (9.3.2)--2.B-P反向传播算法.ppt
│ [9.1]--知识点视频-神经网络的构建.mp4
│
└─{10}--时间序列（2课时）
#10.1#--图文.pdf
(10.1.1)--1.SPSSModeler序列模型.ppt
(10.1.2)--2.SPSSModeler生成序列节点.ppt
[10.1.1]--知识点视频-时间序列的基本概念.mp4
[10.1.2]--知识点视频-时间序列的季节变动分析.mp4
[10.1.3]--知识点视频-时间序列的速度分析.mp4
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