まず、データマイニングタスク
六の、共通のデータ・マイニング・タスク：
1.分類
2.クラスタリング問題
3.回帰
4.関連問題
5.系列問題
前記異常検出
第二に、データマイニングプロセス
CRISP-DM：クロス業界標準のデータマイニングプロセス
使命と目標の様々な局面
予測モデルの構築およびスコアリングプロセス
分類と回帰のシックス・タスクは、予測モデルのすべての分野です
第三に、予測モデルを構築し、使用
第四に、機械学習アルゴリズムの分類
データマイニング、機械学習アルゴリズム6つのタスク
第五に、データマイニング、データウェアハウスとOLAP
エンタープライズデータマイニングと実際のアプリケーション・プロセス
スタースキーマデータウェアハウスの設計
OLAPの基本的な概念とテクニック
OLAPの基本的な操作
そのような月に四分の一回転などのドリルダウン、
これらの上海、江蘇、浙江、上海にいることを、非常に一般的に、非常に、2010のアップドリル
第六に、科学的データ
問題を解決するための科学的データの二つのタイプ
データサイエンスチームの役割
データ科学者
データ科学者は、多様な知識とスキルを持っている必要があります
データ科学者になります
