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
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
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