大数据快速数据挖掘平台RapidMiner数据分析视频教程
课程简介：
作为一门学科，数据挖掘对于世人来说在很大程度上是透明的。我们在大多数时间都从未注意到它的发生。但每当我们办理商店购物卡、使用信用卡购物或在网上冲浪时，都在创建数据。这些数据以大数据集形式存储在我们每天与之打交道的公司所拥有的功能强大的计算机上。存在于这些数据集之内的便是模式 - 表明我们的兴趣、习惯和行为。数据挖掘可让人们找到并解读这些模式，从而帮助人们做出更明智的决策，并更好地为客户服务。
本培训旨在向您介绍数据挖掘方面的常见概念和做法。 主要目标读者除了大学生之外，还有希望通过挖掘数据，使用信息系统和技术解决业务问题，但在计算机科学方面没有正式相关背景或教育经历的业务专家。 尽管数据挖掘融合了应用统计、逻辑、人工智能、机器学习和数据管理系统，但您不需要在这些领域具有很强的背景即可参加本次培训，来学会使用RapidMiner。 虽然学过统计学和数据库方面的初级大学课程将会有所帮助，但本培训中对成功学习如何挖掘数据需要了解的概念和技术进行了解释。
RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2013年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。
本课程各章节围绕实际挖掘分析业务需求，对挖掘工作中常用的各种算法应用方式、过程都做了阐述，各章节所需试验数据也专门打包，可供读者下载使用。
大数据快速数据挖掘平台RapidMiner数据分析视频教程包括：
视频+工具+素材+源码
授课对象：
本课程适合已经有一定的IT基础，但对数据挖掘领域尚不了解的朋友进修学习。如果您具备统计学和数据库方面的初级基础技能会更好。课程同样适用于数据分析师、IT系统架构设计及研发人员，通过简单灵活的挖掘模型定制，带领您探索发现隐藏在海量数据背后的新知识。
收获预期：
算法有一定的了解，有一定的使用RapidMiner工具解决问题的能力，能够熟练地使用RapidMiner提供的典型挖掘算法进行挖掘分析。
大数据快速数据挖掘平台RapidMiner数据分析视频教程目录介绍：
01.数据挖掘及工具简介
02.数据准备：导入、预处理、导出
03.关联分析、关联规则
04.K-Means 聚类、辨别分析
05.线性回归、逻辑回归
06.决策树、神经网络
07.文本挖掘
08.web挖掘 (上)
09.web挖掘 (下)
10.推荐系统
11.模型评估、优化
12.时间序列
13.宏、循环、数据集处理
14.异常检测
大数据快速数据挖掘平台RapidMiner数据分析视频教程部分截图展示：
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