• 数据挖掘算法没有好坏，根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准（CRISP-DM） – 定义商业问题，理解业务背景，了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型，并验证评估 – 选择分析较优算法，并进一步调优 – 应用部署模型

• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证

• IBM SPSS Modeler简介 • 建模组件介绍 – 数据预处理组件 – 数据挖掘建模组件 – 知识表示 • 建模流程 – 决策树分析

• 客户信用等级影响因素 – 客户信用卡申请数据预处理 – 信用卡申请成功影响因素 • 信用卡客户信用等级影响因素 • 基于消费的信用等级影响因素 • 信用卡欺诈判断模型 – 基于Apriori算法的欺诈模型 – 基于判别的欺诈模型 – 基于分类算法的欺诈模型

• 目前经济型酒店行业竞争态势 • 用户相关数据准备 • 通过Python编程抓取评论 • 数据预处理 • 商务宾馆客户数据分析 – 酒店评分影响因素 – 酒店评分与酒店业绩的关系 – 酒店评分分析 – 客户情感分析 – 竞争分析 • 建议

河南中医药大学：《应用统计学》课程教学资源（电子教案）04教学设计 第3章 数据的图表展示 3.1 数据的预处理 3.2 品质数据的整理与展示

1. 掌握调查问卷的设计及制作。 2. 掌握调查数据的获取方法及数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行数据的描述性分析和推断性分析

§7.1 概述 §7.2 基本运算电路 §7.3 模拟乘法器及其在运算电路中的应用 §7.4 有源滤波器 §7.5 电子信息系统预处理中所用放大器

2.1 试样的采集 2.2 试样的制备 2.3 试样的分解 2.4 测定前的预处理

第一节 数据的预处理 第二节 统计分组和次数分布 第二节 统计表和统计图