数据挖掘与行业趋势分析指南.docVIP

数据挖掘与行业趋势分析指南

TOC\o1-2\h\u5934第一章数据挖掘基础 2

320851.1数据挖掘概述 2

133411.2数据挖掘流程 3

101091.2.1业务理解 3

194361.2.2数据准备 3

209621.2.3数据摸索 3

228861.2.4模型建立 3

238281.2.5模型应用 3

41051.3数据挖掘常用算法 3

223041.3.1决策树算法 3

215411.3.2支持向量机算法 3

203871.3.3聚类算法 4

23541.3.4关联规则挖掘算法 4

34211.3.5时间序列分析算法 4

3975第二章数据预处理 4

147102.1数据清洗 4

217852.2数据集成 4

301622.3数据转换 5

145752.4数据归一化与标准化 5

16171第三章数据挖掘模型构建 5

162343.1分类模型 5

165843.1.1数据预处理 5

178083.1.2特征选择与特征工程 6

120333.1.3模型选择与训练 6

51213.1.4模型评估与优化 6

99833.2回归模型 6

302673.2.1数据预处理 6

177463.2.2特征选择与特征工程 6

249223.2.3模型选择与训练 6

292633.2.4模型评估与优化 6

198293.3聚类模型 7

67493.3.1数据预处理 7

162003.3.2聚类算法选择 7

311203.3.3聚类结果评估 7

112133.4关联规则挖掘 7

74973.4.1数据预处理 7

281383.4.2关联规则算法选择 7

50483.4.3关联规则评估 7

1645第四章数据挖掘技术在行业中的应用 7

164874.1金融行业 7

247954.2电子商务行业 8

179874.3医疗行业 8

276304.4交通行业 9

15032第五章行业趋势分析基础 9

27305.1行业趋势分析概述 9

130165.2行业发展趋势预测方法 9

193135.3行业竞争格局分析 10

6875.4行业政策环境分析 10

31882第六章金融行业趋势分析 10

20896.1金融行业现状分析 10

127796.2金融行业发展趋势 11

261676.3金融科技创新 11

118506.4金融行业风险与挑战 11

31259第七章电子商务行业趋势分析 12

291207.1电子商务行业现状分析 12

255927.2电子商务行业发展趋势 12

6477.3电子商务平台竞争分析 12

13197.4电子商务行业政策环境分析 13

26772第八章医疗行业趋势分析 13

107108.1医疗行业现状分析 13

233288.2医疗行业发展趋势 14

2558.3医疗信息化建设 14

223658.4医疗行业政策环境分析 14

23739第九章交通行业趋势分析 15

209709.1交通行业现状分析 15

180379.2交通行业发展趋势 15

1899.3智能交通系统 16

34799.4交通行业政策环境分析 16

27045第十章数据挖掘与行业趋势分析融合 16

2780110.1数据挖掘与行业趋势分析关系 16

40010.2数据挖掘在行业趋势分析中的应用 16

3267710.3行业趋势分析指导数据挖掘 17

1924710.4数据挖掘与行业趋势分析未来展望 17

第一章数据挖掘基础

1.1数据挖掘概述

数据挖掘，作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，已经成为信息科技领域的重要研究方向。它涉及统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等多个学科，旨在通过对数据的分析，发觉潜在的模式、趋势和关联规则。数据挖掘在商业智能、金融分析、医疗诊断、网络安全等领域具有广泛的应用。

1.2数据挖掘流程

数据挖掘流程是一个系统性的过程，主要包括以下几个阶段：

1.2.1业务理解

在数据挖掘过程中，首先需要对业务背景进行深入了解，明确挖掘目标、需求和期望的成果。这一阶段的工作有助于保证数据挖掘的方向与实际业务需求相一致。

1.2.2数