《数据分析与数据挖掘及应用》（共17集）课程，深入探讨现代数据分析的原理、方法和应用，本课程将引导你掌握数据挖掘技术，了解如何运用数据分析工具进行数据清洗、处理和建模，以及如何将数据转化为有价值的信息和洞察，通过本课程的学习，你将掌握数据驱动决策的能力，提升在商业、科研等领域的应用水平，本课程适合数据分析初学者和有一定基础的学习者，是提升数据分析和挖掘能力的必备课程。，《数据分析与数据挖掘及应用》系列课程（共17集），全面解析现代数据分析技术与应用，本课程不仅教授如何运用先进的数据分析工具进行数据清洗、处理和建模，更深入探讨如何将海量数据转化为具有决策价值的洞察和预测，适合初学者及有基础的学习者，通过本课程的学习，你将掌握数据驱动决策的核心技能，提升在商业、科研等领域的实际应用能力，本课程是提升数据分析和挖掘能力的必备之选。
课程大纲：
一、课程策划
二、界面介绍
三、数据挖掘原理
四、数据应用
1、数据读入
2、数据导入读取
3、数据库安装
4、读取常见的数据类型
五、数据整理与记录
1、数据记录选项
2、排序、平衡和分区
3、分区汇总
4、合并与追加
六、数据分解与处理
1、数据类型节点
2、导出、填充、分类
3、分级和
4、关联分析与数据处理
七、数据集成应用
1、数据质量清洗
2、聚类分析与细分
八、金融行业案例
讲师简介：
互联网数据分析师，擅长数据管理、数据分析、市场分析、数据挖掘、数据可视化和网络营销，参与品牌研究、广告分析、个人测试、价格研究、个人测试、普查、汽车研究、神秘客户等多个大型市场研究项目；曾在中型独立B2C电子商务公司工作，包括查询数据库数据进行分析、可视化、撰写报告等。在电子商务服务公司工作时，品牌研究、客户价值分析、客户生命周期、商品分类、流量质量评估、文本数据挖掘、数据管理(MySQL)，对数据可视化进行了深入研究。
课程列表
第一集 关于课程规划
第二集 数据分析软件界面介绍
第三集 数据挖掘的原理
第四集 数据分析前的数据准备
第五集 数据导入读取
第六集 安装数据库
第七集 读入常见的数据类型
第八集 介绍数据记录类型
第九集 分类、平衡和分区
第十集 分区汇总、合并和追加
第十一集 数据类型节点是什么？
第十二集 应用程序导出、填充和分类
第十三集 分级和RMF在数据处理中的作用
第十四集 关联分析与数据处理
第十五集 有效的数据质量清洗
第十六集 聚类分析与细分
第十七集 共享金融行业案例
