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数据挖掘行业智能化数据采集与分析方案

TOC\o1-2\h\u22804第1章引言 3

197661.1数据挖掘与智能化背景 3

294431.2数据采集与分析的意义 3

44661.3研究方法与章节安排 4

846第2章数据采集技术概述 4

41422.1数据源及数据类型 4

93172.2数据采集方法与工具 5

206492.3数据预处理技术 5

1233第3章数据挖掘算法与应用 6

88133.1常见数据挖掘算法 6

114093.1.1分类算法 6

291013.1.2聚类算法 6

47233.1.3关联规则挖掘算法 6

204163.1.4推荐系统算法 6

105433.2数据挖掘在行业中的应用 6

226113.2.1金融行业 6

26293.2.2电商行业 6

85163.2.3医疗行业 7

217483.2.4交通行业 7

46823.3智能化数据挖掘技术发展趋势 7

188853.3.1深度学习算法的融合 7

109583.3.2大规模分布式计算 7

121513.3.3多源数据融合 7

121953.3.4可解释性数据挖掘 7

13397第4章数据存储与管理 7

183134.1数据存储技术 7

223364.1.1关系型数据库存储 8

11694.1.2非关系型数据库存储 8

322364.1.3分布式存储 8

25294.2数据仓库与数据湖 8

189784.2.1数据仓库 8

144464.2.2数据湖 8

35964.3数据质量管理与维护 8

252484.3.1数据清洗 8

327164.3.2数据整合 8

179194.3.3数据监控与维护 9

38284.3.4数据安全与隐私保护 9

17239第5章数据清洗与融合 9

47625.1数据清洗技术 9

207295.1.1数据缺失处理 9

320225.1.2异常值检测与处理 9

163845.1.3数据去重 9

273135.1.4数据类型转换 9

298925.2数据集成与融合 9

191475.2.1数据集成 9

296655.2.2数据融合 10

80105.2.3数据关联规则挖掘 10

287985.3数据一致性处理 10

277185.3.1数据冲突检测 10

117005.3.2数据冲突解决 10

5905.3.3数据更新策略 10

21571第6章数据挖掘模型构建 10

245186.1数据挖掘模型分类 10

99886.1.1分类模型 10

25966.1.2聚类模型 10

50366.1.3关联规则模型 10

15526.1.4预测模型 11

191626.2特征工程与选择 11

35266.2.1特征提取 11

85976.2.2特征转换 11

243496.2.3特征选择 11

203776.3模型评估与优化 11

18196.3.1模型评估 11

310126.3.2模型优化 11

32528第7章智能化数据挖掘案例分析 12

102797.1金融行业数据挖掘应用 12

203537.1.1贷款风险评估 12

143437.1.2欺诈检测 12

203317.1.3个性化金融产品推荐 12

41737.2电商行业数据挖掘应用 12

27287.2.1用户画像构建 12

117727.2.2热门商品预测 12

288017.2.3优惠券推荐 12

144337.3医疗行业数据挖掘应用 12

132237.3.1疾病预测与诊断 12

14317.3.2药物不良反应监测 13

202717.3.3个性化治疗方案推荐 13

215387.3.4医疗资源优化配置 13

73第8章数据可视化与交互分析 13

272008.1数据可视化技术 13

170958.1.1基本数据可视化方法 13

43238.1.2高级数据可视化技术 13

37528.2交互式数据挖掘与分析 13

203478.2.1交互式数据挖掘技术 13

182538.2.2交互式数据分析方法