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01_1.1-为什么会出现数据挖掘技术？.mp4
02_1.2-数据挖掘存在的价值.mp4
03_1.3-数据挖掘究竟是什么？.mp4
04_1.4-数据挖掘考虑解决的问题.mp4
05_1.5-对数据挖掘的常见误解.mp4
06_1.6-什么是大数据.mp4
07_2-数据挖掘项目效果的评估.mp4
08_2.1-CRISP-DM概述.mp4
09_2.2-CRISP-DM的商业理解.mp4
10_2.3-CRISP-DM中的其余细节问题.mp4
11_3.1-统计模型概述.mp4
12_3.2-统计模型的分类（上）.mp4
13_3.3-统计模型的分类（下）.mp4
14_3.4-别忘了统计描述也是战斗力.mp4
15_4.1-回归类模型概述.mp4
16_4.2-回归类模型的方法框架.mp4
17_4.3-类别预测模型概述.mp4
18_4.4-类别预测模型的实现原理.mp4
19_4.5-类别预测模型的方法框架.mp4
20_4.6-聚类分析概述.mp4
21_4.7-聚类模型的方法框架.mp4
22_4.8-主成分分析与因子分析.mp4
23_4.9-关联分析与序列分析.mp4
24_5.1-文本挖掘概述.mp4
25_5.2-TM工具：SAS_TM.mp4
26_5.3-TM工具：Modeler.mp4
27_5.4-TM工具：R.mp4
28_5.5-TM工具：Python.mp4
29_6.1-数据挖掘项目效果的评估.mp4
30_6.2-类别预测模型的效果评价.mp4
31_6.3-聚类模型的评价.mp4
32_6.4-如何改进模型结果.mp4
33_6.5-数据挖掘项目失败的原因.mp4
34_7.1-数据挖掘软件概述.mp4
35_7.2-SAS_EM简介.mp4
36_7.3-SAS_EM操作入门.mp4
37_7.4-Modeler简介.mp4
38_7.5-Modeler操作入门.mp4
39_7.6-编程工具简介.mp4
40_7.7-R数据挖掘操作入门.mp4
41_7.8-sklearn操作入门.mp4

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