重庆大学全套商业智能与数据挖掘课程PPT

资源摘要信息: 重庆大学提供的商业智能(Business Intelligence, BI)课程是一套全面的PPT课件，覆盖了数据挖掘、商务智能、数据分析、决策支持系统等领域的核心知识。课程内容总共分为8个章节，每个章节都有相应的PPT文件，以及配套的教学计划和考核资料，适合学习和了解商业智能的各个方面。 1. 绪论章节介绍了商业智能的基本概念、发展历程、应用价值以及相关的技术和工具。这个章节为学生提供了一个全面了解商业智能的框架，帮助学生建立起对BI的认识基础。 2. 数据预处理章节深入讲解了在进行数据分析前需要对原始数据进行的各种处理，包括数据清洗、数据转换、数据规约和数据离散化等步骤。这为后续的数据分析打下了坚实的数据基础。 3. 主成分分析_PCA章节则重点讲解了降维技术，即如何通过PCA方法将高维数据转换到低维空间，同时保留数据的主要特征和结构。这是数据挖掘和机器学习中非常重要的一步，有助于提高数据处理的效率。 4. 数据仓库章节讲解了数据仓库的概念、架构和设计，以及数据仓库中的各种技术，包括ETL（提取、转换、加载）过程，为后续的数据分析提供了集中的数据存储环境。 5. 联机分析处理OLAP章节介绍了一种多维数据分析技术，它允许用户从不同的角度和维度来分析数据，以获得更深层次的业务洞察。 6. 数据挖掘关联规则章节探讨了发现数据中有趣的关系、模式和规则的技术，这些规则可以用来识别购物篮分析、市场篮分析等商业场景中的关联性。 7. 分类算法基础-决策树章节讲解了分类算法的基础知识，以及决策树模型的构建、剪枝和评估等。决策树是数据挖掘和机器学习中广泛应用的算法之一。 8. 其他分类算法章节则可能涵盖了除了决策树以外的其他分类算法，如支持向量机(SVM)、神经网络、随机森林等。这些算法在处理不同数据集和问题时可能有其特定的优势。 9. 聚类算法分析章节介绍了无监督学习中的一种重要技术——聚类算法，这包括K均值、层次聚类、DBSCAN等多种聚类方法，并分析了它们的特点和应用场景。 10. 应用案例分析章节则将前面所学的理论知识应用到实际案例中，通过分析和讨论真实的商业案例，帮助学生理解商业智能如何解决实际问题。 此外，课程还配有一个“2016数据挖据教学计划.docx”文件，这个文件应该是包含了整个学期的教学计划、课程安排、课后作业以及评分标准等教学管理信息，有助于学生更好地规划学习进度和目标。 期末考核.ppt文件则是整个课程的总结性评估，可能包括了考试形式、复习重点、考核方式等信息，帮助学生对所学知识进行系统性的复习和巩固。 以上内容展示了重庆大学BI课程的全面性和深入性，覆盖了从基础理论到实际应用的各个方面，对于想要深入了解商业智能和数据挖掘的学生和专业人士来说，是一套非常有价值的资源。