大数据分析师LEVEL ll 复习大纲篇 | 第四章 大数据分析之数据挖掘理论基础 
更新时间：2019-09-25 10:03:02
来源：环球网校
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摘要 对于数据分析师这一职位，很多人都希望在考试前了解他的考试形式和要求，今天环球网校小编就带大家了解大数据分析师 level 2 证书考试的相关内容，希望对大家有所帮助。
第一节、数据挖掘的基本思想
【领会】
常用数据挖掘的概念和方法介绍
【熟知】
数据挖掘的常用算法
数据挖掘的过程
数据挖掘的常用工具及数据挖掘的应用场景
第二节、数据挖掘基础知识
【熟知】
数据、算法基本概念
算法基本分类方法
有监督学习算法中的训练样本、测试样本、特征变量、目标变量(标签)等常用术语的
相关定义
第三节、有监督学习算法
【领会】
有监督学习算法基本定义
分类算法与回归算法区别与联系
【熟知】
掌握以下常用有监督学习算法基本原理：
最近邻分类器 KNN、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、集成算法(包括 Bagging
和 Boosting 两类算法)、支持向量机(SVM) 、神经网络、协同过滤等
掌握用于分类算法评价的指标体系，包括混淆矩阵内的一级评估指标，以及基于混淆矩
阵的准确率(accuracy)、召回率(recall) 、精确度(precaution)、F 指标、AUC 曲线等
各项指标的评估方法。
掌握包括 SSE、SSR、MSE、R 方、调整 R 方在内的回归类算法评估指标。
【应用】
能借助常用数据挖掘工具实现上述常用有监督学习算法，并完成相应数据挖掘工作
第四节、无监督学习算法
【领会】
无监督学习算法基本定义
聚类算法和关联规则算法基本定义
【熟知】
掌握常用关联规则挖掘算法，包括 Apriori、FP-Growth 等
掌握常用聚类算法，包括层次聚类、K-Means 快速聚类、DBSCAN 聚类算法等
【应用】
能借助常用数据挖掘工具实现上述常用无监督学习算法，并完成相应数据挖掘工作
这就是大纲第四章的内容，希望对大家能有所帮助。
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