 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時(shí)間和地點(diǎn) |
開課地址：【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學(xué)院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續(xù)班 、周末班、晚班）：2020年3月16日 |
| 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請點(diǎn)擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。 |
課程大綱 |
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大數(shù)據(jù)分析介紹 1.數(shù)據(jù)分析背景
2.數(shù)據(jù)挖掘流程
3.常用數(shù)據(jù)分析挖掘工具介紹
用戶畫像 1.用戶畫像介紹
2.用戶畫像在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中應(yīng)用
3.用戶畫像在聯(lián)通的案例分享
4.用戶畫像在電力行業(yè)的案例分享
數(shù)據(jù)挖掘常用模型 1.數(shù)據(jù)挖掘模型的分類
2.數(shù)據(jù)挖掘模型介紹
3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢
案例分享 1.超市購物籃分析的案例分享
2.利用KNN算法識別惡性乳癌病患者的案例分享
3.利用氣候數(shù)據(jù)對某酒店洗漱用品銷量進(jìn)行預(yù)測的案例分享
航空公司客戶價(jià)值分析 1.背景與挖掘目標(biāo)
2.分析方法與過程
3.數(shù)據(jù)探索分析
4.數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.模型構(gòu)建
6.模型應(yīng)用
基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的市財(cái)政收入分析預(yù)測模型 1、背景與挖掘目標(biāo)
2、分析方法與過程
3、數(shù)據(jù)探索分析
4、數(shù)據(jù)預(yù)處理
5、模型構(gòu)建
6、模型應(yīng)用
如何高效地對復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與轉(zhuǎn)換 1.數(shù)據(jù)清洗的重要性
2.缺失值的產(chǎn)生機(jī)制
3.利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)對缺失值查補(bǔ)
4.異常值的產(chǎn)生機(jī)制
5.利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)識別異常值
如何用R語言對復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化 1.常用的復(fù)雜數(shù)據(jù)繪圖方式
1)散點(diǎn)圖矩陣
2)高密度散點(diǎn)圖
3)箱線圖
4)馬賽克圖
2.快速對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖
1)繪制分組分面板條形圖
2)繪制分面板點(diǎn)圖
3)三維散點(diǎn)圖
4)三維曲面圖
3.對數(shù)據(jù)進(jìn)行交互可視化
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