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第一章 数据挖掘基础理论
所有的内容都会从领会、熟知、应用这三点出发进行大纲的介绍
第三节、数据挖掘技术基础
【领会】
可视化技术(能使用相关工具根据业务问题做出可视化数据报告)
【熟知】
描述性统计
案例为本的学习(Case-basedLearning)：KNN(KNearestNeighbor)原理
数据的准备
样本点间距离的计算(ManhattanDistance、City-BlockDistance、EuclideanDistance)
【应用】
运用数据挖掘软件中的 KNN 模块或者算法进行分类预测及 KNN 电影推荐。建模的过
程需考虑将数据进行适当的转换以获得较佳的分析结果。
第四节、数据挖掘技术进阶
【熟知】
数据挖掘技术的功能分类
描述性数据挖掘/无监督数据挖掘(关联规则、序列模式、聚类分析)
预测型数据挖掘/有监督数据挖掘(分类、预测)
数据挖掘技术的绩效增益，包括混淆矩阵(正确率、查准率、查全率、 F-指标) 、 GainChart、
LiftChart、Profit Chart。
这就是大纲第一章的内容，希望对大家能有所帮助。
