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课程目标
结合实际应用案例，介绍大数据分析的理念和技术，把握大数据、数据挖掘的含义以及联系，结合大数据应用案例与数据挖掘实践案例，介绍大数据分析、云计算与数据挖掘的主要内容及其影响。
课程大纲
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内容 |
大纲 |
说明 |
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第一部分 |
数据挖掘一个案例思考 |
Ø 案例内容 Ø 两个思考 |
从经典案例入手，介绍数据挖掘基本理念 |
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大数据应用一个案例思考 |
Ø |
结合案例介绍大数据的理念 对比两个案例介绍大数据与数据挖掘关系 |
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信息化阶段划分 |
Ø 信息化阶段 Ø 每个阶段的重点和特点 Ø 现阶段信息化的特点 |
探讨不同信息化重点差异主要原因，探讨数据挖掘和大数据的由来 |
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数据挖掘概念 |
Ø |
数据挖掘概念中的重点 |
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数据挖掘内容和主要过程 |
管理中几个前后衔接的数据挖掘应用案例： Ø 关联分析应用案例 Ø 分类分析应用案例 Ø 预测分析应用案例 |
重点介绍： 结合几个前后衔接的案例，介绍数据挖掘的内容、数据挖掘的应用场合、解决的问题以及数据挖掘的主要过程以及相关技术 |
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数据挖掘工具和算法 |
Ø 商业化工具 Ø 开源工具 Ø 算法分类以及主要算法介绍 |
简要介绍几款数据挖掘工具的优缺点； 简要介绍主要数据挖掘算法的特点、优点、应用场合、使用注意事项 |
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第二部分 |
大数据的概念与含义 |
对比传统的数据和大数据的联系与差别，介绍： Ø 大数据产生背景 Ø 大数据的概念与含义 |
结合案例，简要介绍大数据应用和传统数据应用的区别和联系；简要介绍大数据的主要特征与表现 |
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大数据对思维的影响 |
大数据对传统数据分析在思维带来的影响： Ø 分析对象方面的影响 Ø 分析结果衡量标准方面的影响 Ø 关注重点方面的影响 |
在传统的数据和大数据的基础上探讨大数据环境下分析的特点以及对管理的影响 |
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大数据时代对管理的影响 |
Ø 管理问题的量化 Ø 应用创新的重要性 Ø 迎接大数据的三个基础 |
结合数据挖掘的过程与大数据的特征介绍 |
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大数据可能的隐患以及防患 |
Ø 大数据滥用可能隐患 Ø |