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课程大纲
介绍
- RapidMiner Studio 概述
- 面向 RapidMiner UI 和功能
CRISP-DM 方法 RapidMiner
- 了解 CRISP-DM 框架
- 在价值估计和预测中的应用
数据理解和准备
- 数据导入和探索
- 预处理和清洁技术
- 高级数据转换方法
使用 RapidMiner 进行数据建模
- 数据建模简介
- 机器学习演算法的选择和应用
- 监督式学习演算法
- 无监督学习演算法
模型评估和部署
- 模型评估技术
- 模型部署策略
- 模型重新调整和优化
时间序列分析和 Forecasting
- 时间序列分析的基础知识
- 移动平均模型的应用
- 时间序列预处理和数据聚合
高级时间序列技术
- 分解分析
- 使用时间窗的投影
- 使用特征生成进行投影
ARIMA 建模
- 了解 ARIMA 模型
- 实际应用 RapidMiner
总结和后续步骤
要求
- 对数据分析和机器学习概念有基本的了解
观众
- 数据分析师
- Business 分析师
- 数据科学家
14 小时
