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最近，一位讀者跟我們抱怨：

這些年，學(xué)術(shù)期刊的編輯們胃口真是越來(lái)越高了。你辛辛苦苦通過各種關(guān)系托人采集數(shù)據(jù)，沒日沒夜逐字逐句分析文獻(xiàn)，最后小心翼翼把文章投給雜志社，結(jié)果還是被無(wú)情拒絕！

開始還沒搞清楚，后來(lái)才被告知，我的研究方法老舊，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)單薄，研究結(jié)論脆弱，文章除了做得辛苦，跟人家用數(shù)據(jù)挖掘做出來(lái)的論文比，并沒有什么優(yōu)勢(shì)！

后來(lái)我就開始轉(zhuǎn)變觀念，嘗試學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘。以前沒用過不知道，這一用數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)真是科研神器啊~~導(dǎo)師再也不用擔(dān)心我發(fā)論文了~~

但是問題在于，數(shù)據(jù)挖掘這么有用，可很少有地方可以系統(tǒng)而直觀地學(xué)。有同學(xué)和老師還抱怨，網(wǎng)上扒的一些資料，要么不知所云，要么廢話連篇，學(xué)了許久都還搞不清楚，真是愁壞了。

在此情況下，中外學(xué)術(shù)情報(bào)專門邀請(qǐng)了美國(guó)名校Jack老師來(lái)給大家講授“用WEKA玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘”這個(gè)課。Jack老師是信息科學(xué)博士，在信息與數(shù)據(jù)處理相關(guān)研究方法方面經(jīng)驗(yàn)老道，并擁有豐富教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。讓他講這個(gè)方法，實(shí)在太適合不過了。

本系列課程共分六講，講課中，老師極其注意效率，內(nèi)容豐富，全面系統(tǒng)。外加這是個(gè)視頻課，直觀可視，簡(jiǎn)直是一學(xué)就會(huì)，一聽就懂。

具體來(lái)說(shuō)，該課程包括但不限于以下重要內(nèi)容：

第一講：數(shù)據(jù)挖掘的介紹

1. 數(shù)據(jù)挖掘的由來(lái)

2. 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

3. 基本概念區(qū)分

4. 數(shù)據(jù)挖掘基本內(nèi)容

5. 數(shù)據(jù)挖掘基本特征

6. 數(shù)據(jù)挖掘的其他主題

第二講：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

7. 數(shù)據(jù)挖掘工具

8. 數(shù)據(jù)挖掘過程

9. 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

10. 如何選擇數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

11. 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì)

第三講：數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法

12. 粗糙集

13. 聚類

14. 關(guān)聯(lián)規(guī)則

15. 決策樹

16. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)

17. 回歸分析 

第四講：數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)比

18. RapidMiner

19. SAS Data Mining

20. WEKA

21. Software – R

22. Python NLTK

23. SPSS Modeler 

第五講：WEKA玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目演示（一）聚類

24. 項(xiàng)目介紹

25. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

26. 數(shù)據(jù)清洗

27. 算法選擇

28. 軟件操作

29. 結(jié)果解釋

第六講：WEKA玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目演示（二）分類

30. 項(xiàng)目介紹

31. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

32. 數(shù)據(jù)清洗

33. 算法選擇

34. 軟件操作

35. 結(jié)果解釋

如上所示，學(xué)生通過該課程，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行全方位的把握，包括其定義、算法、基本內(nèi)容、特征和分類等，并在理論介紹的基礎(chǔ)上，手把手教你用WEKA結(jié)合實(shí)際案例真正玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘，可謂收獲滿滿。這個(gè)方法真的非常有用，最好一定要來(lái)學(xué)學(xué)。