完成此門課程，學(xué)員將具備以下能力：

• 了解互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的特點
• 掌握互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘中的基本概念和指標(biāo)
• 掌握數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍及技術(shù)發(fā)展方向 了解數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用
• 掌握關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類算法及應(yīng)用場景
• 掌握主流數(shù)據(jù)挖掘工具在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)業(yè)務(wù)分析中的應(yīng)用
• 能夠靈活運用本課所學(xué)知識，進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的輔助業(yè)務(wù)分析
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• 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘概覽	互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘典型需求 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的典型渠道 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲特征 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工具 數(shù)據(jù)分析的工作模式 示例：數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中的應(yīng)用
  互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘典型應(yīng)用場景	數(shù)據(jù)流挖掘分析 文本挖掘分析 示例：文本數(shù)據(jù)流分析 位置分析 社交關(guān)系分析 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用識別 個性化推薦介紹
  數(shù)據(jù)分析與挖掘的流程	確定數(shù)據(jù)需求 設(shè)計數(shù)據(jù)挖掘模型 確定數(shù)據(jù)來源 收集并整理數(shù)據(jù) 選擇數(shù)據(jù)挖掘算法 執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘算法 數(shù)據(jù)分析結(jié)果評估與算法+數(shù)據(jù)優(yōu)化 報告數(shù)據(jù)分析結(jié)果
  數(shù)據(jù)需求分析	確定數(shù)據(jù)分析目標(biāo) 圍繞目標(biāo)分解指標(biāo) 把指標(biāo)映射到已有的數(shù)據(jù) 確定對數(shù)據(jù)的要求
  設(shè)計數(shù)據(jù)挖掘模型	確定數(shù)據(jù)源模型 確定數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果模型 確定數(shù)據(jù)分析算法容器模型 建立從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)分析結(jié)果映射圖
  確定數(shù)據(jù)源	數(shù)據(jù)源存儲空間標(biāo)定 數(shù)據(jù)源邏輯模型分析 數(shù)據(jù)源抽取方法列表 數(shù)據(jù)源備份機(jī)制選擇 數(shù)據(jù)源質(zhì)量分析
  收集并整理數(shù)據(jù)	數(shù)據(jù)整理需求明確 采用自動化方法整理數(shù)據(jù) 對不合規(guī)數(shù)據(jù)的特殊處理 間隙數(shù)據(jù)的補(bǔ)充
  選擇數(shù)據(jù)挖掘算法	典型數(shù)據(jù)挖掘算法列表 關(guān)聯(lián)和相關(guān)分析 相關(guān)分析 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析 實例：使用相關(guān)及關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析 聚類分析算法及應(yīng)用 實例：聚類分析實例，客戶聚類 分類算法 用決策樹進(jìn)行分類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 實例：使用分類方法進(jìn)行客戶流失分析 回歸分析與預(yù)測 回歸分析概述 時間序列分析 示例：使用時間序列分析進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測
  數(shù)據(jù)挖掘工具原理與實踐	典型數(shù)據(jù)挖掘工具列表 統(tǒng)計分析工具SPSS介紹（簡要） 數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ霉ぞ逽PSS Clementine介紹 建模及模型評價過程 應(yīng)用SPSS Clementine工具進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析
  數(shù)據(jù)挖掘效果評估與優(yōu)化	數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果差異分析 差異原因定位 優(yōu)化數(shù)據(jù)與算法 重新處理數(shù)據(jù)、算法分析 結(jié)果比對與確認(rèn) 數(shù)據(jù)分析結(jié)果報告?

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