共10个章节，由浅入深介绍数据挖掘算法，含配套数据源和源代码 10个章节信息如下： 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap1_intro 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap2_data 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap3_data_exploration 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap4_basic_classification 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap5_alternative_classification 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap6_basic_association_analysis 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap7_extended_association_analysis 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap8_basic_cluster_analysis 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap9_advanced_cluster_analysis 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap10_anomaly_detection

干货课件，值得拥有，8个章节信息如下： （1）数据挖掘概述 （2）数据预处理 （3）数据挖掘算法－分类与预测 （4）数据挖掘算法－聚类 （5）数据挖掘算法－关联分析 （6）序列模式挖掘 （7）数据挖掘软件 （8）数据挖掘应用 最后含一个示例：加热炉生产质量数据挖掘 挖掘步骤如下： （1）样本抽取： 每加热一炉钢锭的生产历史数据记录为一组样本。 （2）数据挖掘步骤： 数据清洗：去除野值、数据平滑（移动平均） 模式抽取：所有样本各抽取10个特征模式 若用于质量预测： 主元分析：去除次要特征模式； 分类分析：建立质量分类模型（决策树）； 若用于质量分析： 主元分析：去除次要特征模式； 相关分析：计算主要特征模式与钢锭内裂之间的相关度； 结果验证：用测试样本集对挖掘结果进行测试 结果输出：输出质量分类决策树或质量相关分析结果。

超全面的课件，共584页，由浅入深细致的介绍数据挖掘，并结合实际案例做具体讲解 【内容提纲】 1. 概述 2. 数据仓库与OLAP技术 3. 数据挖掘技术 4. 数据挖掘在电信领域的应用 5. 数据挖掘工具 6. 数据挖掘实例 【内容提纲】 数据挖掘介绍 数据挖掘系统 数据挖掘算法 国际会议和期刊 课后研读的论文 主要参考资料 【数据挖掘介绍】 数据挖掘的由来 数据挖掘的应用 基本概念区分 数据挖掘基本内容 数据挖掘基本特征 数据挖掘的其他主题

《Python数据分析、挖掘与可视化》（董付国，人民邮电出版社，2020年）配套教学大纲。

频率和众数 百分位数 位置度量：均值和中位数 散布度量 多元汇总统计 汇总数据的其他方法 四分位数 分位数根据其将数列等分的形式不同可以分为中位数，四分位数，十分位数、百分位数等等。四分位数作为分位数的一种形式，在统计中有着十分重要的意义和作用。人们经常会将数据划分为4个部分，每一个部分大约包含有1/4即25％的数据项。这种划分的临界点即为四分位数。它们定义如下： Q1=第1四分位数，即第25百分位数； Q2=第2四分位数，即第50百分位数； Q3=第3四分位数，即第75百分位数。 四分位数是将数列等分成四个部分的数，一个数列有三个四分位数，设下四分位数、中位数和上四分位数分别为Q1、Q2、Q3，则：Q1、Q2、Q3的位置可由下述公式确定： 四分位数是将数列等分成四个部分的数，一个数列有三个四分位数，设下四分位数、中位数和上四分位数分别为Q1、Q2、Q3，则：Q1、Q2、Q3的位置可由下述公式确定：

1. 概述 2. 数据仓库与OLAP技术 3. 数据挖掘技术 4. 数据挖掘应用 5. 数据挖掘工具 6. 数据挖掘实例 1.1 背景 1.2 数据挖掘定义 1.3 基本概念 1.4 主要功能 1.5 数据挖掘模型 1.6 实现流程 1.7 数据挖掘的应用 1.8 未来趋势 技术角度的定义 数据挖掘（Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词包括：数据融合、数据分析和决策支持等。 这一定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、海量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

【基于R语言的数据挖掘数据分析实操案例】 【2000到2015年豆瓣共47000部电影数据分析】 第一章 数据抓取 第二章 整理电影属性 第三章 整理电影属性 第四章 这样的图表才专业 第五章 频率密度图学会ggplot2 配件 第六章大数据：谁是演艺圈的“关系户“ 第七章 社交网络数据挖掘

当前的金融危机暴露出信息化存在如下问题： （1）IT治理不完善：高管层对信息系统建设及风险管控的重视和研究不够，决策和监督机制缺位。 （2）信息化战略规划不明晰：缺乏连贯性，规划布局不尽合理。 （3）信息化建设滞后于业务发展：信息系统平台千差万别，内 部应用系统难以实现信息共享，对数据的分析和利用难以 满足“以客户为中心”经营模式的需要。 （4）软硬件及核心技术受制于人：对系统安全造成隐患，甚至可能危及行业健康发展。 【客户价值评价指标体系】 主要包括：客户特征、行为、价值评价体系 分析方法：通过对客户基本资料、客户存取贷款记录、客户金融产品购买等信息数据进行深入分析，建立客户的群体划分标准，以针对不同客户群体进行针对性营销；建立客户消费行为的分析模型和评价指标体系，以进行客户风险管理；建立客户价值评估模型和指标体系，以对客户进行分级管理。

数据挖掘数据分析高质量课程 逻辑回归及其在数据挖掘中的应用 入门必备课 【揭开逻辑回归面纱】 算法介绍 TWM建模 算法应用 讨论互动

目录 第一部分 金融行业应用 5 1. 前言 5 1.1 客户细分 使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 5 1.2 客户流失 挽留有价值的客户 6 1.3 交叉销售 6 1.4 欺诈监测 6 1.5 开发新客户 7 1.6 降低索赔 7 1.7 信用风险分析 7 2. 客户流失 8 2.1 客户流失需要解决的问题 8 2.2 客户流失的类型 9 2.3 如何进行客户流失分析？ 9 2.4 客户流失应用案例 11 3. 客户细分 21 3.1 信用风险分析 21 3.2 客户细分的概念 21 3.3 客户细分模型 22 3.4 客户细分模型的基本流程 23 3.5 细分方法介绍 25 3.6 客户细分实例 25 4. 营销响应 30 4.1 什么是营销响应？ 30 4.2 如何提高营销响应率？ 30 4.3 营销响应应用案例 32 5. 信用评分 38 5.1 信用评分背景 38 5.2 信用评分的概念 39 5.3 信用评分的方法 39 5.4 信用评分应用案例 42 6. 客户满意度研究 50 6.1 为什么要进行客户满意度研究？ 50 6.2 满意度研究的目标和内容 50 6.3 满意度研究方法 51 6.4 结构方程模型在客户满意度测评中的应用 54 6.5 满意度研究在金融行业中的应用 55 7. CRISP DM 简介 57 7.1 数据理解 58 7.2 数据准备 58 7.3 建立模型 58 7.4 模型评估 59 7.5 部署（发布） 59 8. 数据挖掘经验谈 60 8.1 采用 CRISP DM 方法论 60 8.2 以终为始 60 8.3 设定期望值 60 8.4 限定最初的项目范围 60 8.5 确保团队合作 61 8.6 避免陷入数据垃圾 61 9. 数据挖掘部署策略 62 9.1 策略 1 －快速更新批处理方式 62 9.2 策略 2 －海量数据批处理方式 63 9.3 策略 3 －实时封装方式 64 9.4 策略 4 －实时定制方式 65 10. 成功案例 67 10.1 国外成功案例 67 10.1.1 Banco Espirito Santo (BES) 67 10.1.2 Bank Financial 67 10.1.3 美国汇丰银行 68 10.1.4 美国 First Union 公司 69 10.1.5 Achmea 公司 70 10.1.6 标准人寿保险公司 71 10.2 国内成功案例 71 10. 2.1 中国建设银行风险预警管理项目 71 10.2.2 光大银行信贷风险管理项目 72 10.2.3 中国银行信用风险评级管理项目 72 10.2.4 中国中信银行 72 10.2.5 部分金融业客户的名单（排名不分先后） 73 第二部分 电信行业应用 74 1. 前言 74 1.1 数据挖掘的概念 74 1.2 数据挖掘技术在电信行业客户关系管理的主要应用领域如下 75 1.3 数据挖掘成功方法论 75 1.4 商业理解 76 1.5 数据理解与数据准备 77 1.6 建立模型 77 1.7 模型检验 77 1.8 模型发布与应用 77 2. 国内数据挖掘应用中存在的问题 78 2.1 数据质量和完备性 78 2.2 相应的人员素质 78 2.3 应用周期 78 2.4 数据挖掘项目的建议： 78 3. 客户流失 80 3.1 客户流失需要解决的问题 80 3.2 电信客户流失的类型 81 3.3 如何进行客户流失分析？ 81 3.4 案例分析 83 3.5 商业理解 83 3.6 数据理解 83 4. 营销响应 89 4.1 为什么要进行营销响应分析？ 89 4.2 营销响应 89 4.3 什么是营销响应？ 90 4.4 如何提高营销响应率？ 90 4.5 案例分析 92 5. 客户细分 98 5.1 客户细分的背景 98 5 .2 客户细分的概念 98 5.3 客户细分模型 99 5.4 客户细分模型的基本流程 101 5.5 细分方法介绍 102 5.6 客户细分实例 102 6. 客户满意度 106 6.1 结构方程模型用于客户满意度测评中的应用 106 6.2 满意度研究在金融行业中的应用 107 6.3 研究目标 107 6.4 研究过程 108 6.5 满意度研究的结果分析 108 6.6 结论 109 6.7 客户总体满意度 109 6.8 各品牌主要商业过程满意度及服务改进策略 109 6.9 各品牌主要商业过程的具体满意度及改进策略 110 7. 忠诚度 112 7.1 忠诚度水平与性质 112 7.2 离网与蚕食风险 114 7.3 提升策略 115 8. CRISP-DM简介 116 8.1 数据挖掘经验谈 118 8.2 数据挖掘部署策略 119