LEVEL ll 复习大纲篇 | 第一章数据挖掘基础理论（下）

更新时间：2019-09-24 14:20:27 来源：环球网校

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摘要在本文中，我们将列举level2分析师职业资格证书考试的考试大纲等考生迫切关注的考试信息，希望各位考生可以考出理想的成绩，早日跨入数据分析师的职业大门。

第一章数据挖掘基础理论

所有的内容都会从领会、熟知、应用这三点出发进行大纲的介绍

第三节、数据挖掘技术基础

【领会】

可视化技术(能使用相关工具根据业务问题做出可视化数据报告)

【熟知】

描述性统计

案例为本的学习(Case-basedLearning)：KNN(KNearestNeighbor)原理

数据的准备

样本点间距离的计算(ManhattanDistance、City-BlockDistance、EuclideanDistance)

【应用】

运用数据挖掘软件中的 KNN 模块或者算法进行分类预测及 KNN 电影推荐。建模的过

程需考虑将数据进行适当的转换以获得较佳的分析结果。

第四节、数据挖掘技术进阶

【熟知】

数据挖掘技术的功能分类

描述性数据挖掘/无监督数据挖掘(关联规则、序列模式、聚类分析)

预测型数据挖掘/有监督数据挖掘(分类、预测)

数据挖掘技术的绩效增益，包括混淆矩阵(正确率、查准率、查全率、 F-指标) 、 GainChart、

LiftChart、Profit Chart。

这就是大纲第一章的内容，希望对大家能有所帮助。

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