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課程簡介 Course Introduction

在當今面向數據的商業環境中,數據驅動的決策和數據挖掘技術正影響著企業競爭力。本課程主要講授商業數據挖掘的基本概念、算法與模型;課程通過上機實驗,使學生深入理解并掌握商業數據挖掘的過程和方法;課程注重理論和實踐相結合,課程考察學生是否能夠熟練應用數據分析技術,根據項目決策需求與場景,借助數據分析工具與算法,以數據驅動的思維模式解決實際案例的能力。


教學大綱 Teaching Syllabus

?周次

教學內容

個人作業 30%

小組作業 20%

1

1. 數據挖掘簡介(教材 1章)



2-3

2. 數據處理基礎(教材 3章)

Ex 1


4-6

3. 聚類分析(教材 10章)

3.1 基于劃分的聚類算法

3.2 基于層次的聚類算法

3.3 基于密度的聚類算法

航空公司客戶數據聚類與分類挖掘

清明節放假

8-9

4. 關聯分析(教材 6章)

4.1 Apriori算法與FP-Growth算法

4.2 關聯模式評估

Ex 2

10-12

5. 分類分析(教材 8章)

5.1 決策樹分類方法

5.2 貝葉斯分類方法

5.3 分類模型評估

13-16

6. RPA機器人

6.1 RPA簡介

6.2 商品信息抓取機器人

6.3 競品調研機器人










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教學隊伍Teaching Members
  • 瞿瑛瑛
    副教授/Associate Professor
    廣東外語外貿大學
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