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       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
   實驗設備
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 

課程大綱

時間

課程模塊

課程內容

第一部份

【1】

大數據分析介紹

數據分析背景

數據挖掘流程

常用數據分析挖掘工具介紹

用戶畫像

1.?用戶畫像介紹

2.?用戶畫像在產品設計中應用

3.?用戶畫像在聯通的案例分享

4.?用戶畫像在電力行業的案例分享

第一部份

【2】

數據挖掘常用模型

1.?數據挖掘模型的分類

2.?數據挖掘模型介紹

3.?機器學習算法的優勢

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.?利用氣候數據對某酒店洗漱用品銷量進行預測的案例分享

第二部份

【1】

航空公司客戶價值分析

1.?背景與挖掘目標

2.?分析方法與過程

3.?數據探索分析

4.?數據預處理

5.?模型構建

6.?模型應用

第二部份

【2】

基于數據挖掘技術的市財政收入分析預測模型

1、?背景與挖掘目標

2、?分析方法與過程

3、?數據探索分析

4、?數據預處理

5、?模型構建

6、?模型應用

第三部 份

【1】

如何高效地對復雜數據進行清洗與轉換

1.?數據清洗的重要性

2.?缺失值的產生機制

3.?利用數據分析技術對缺失值查補

4.?異常值的產生機制

5.?利用數據分析技術識別異常值

第三部份

2】

如何用R語言對復雜數據進行可視化

1.?常用的復雜數據繪圖方式

1)?散點圖矩陣

2)?高密度散點圖

3)?箱線圖

4)?馬賽克圖

2.?快速對面板數據進行繪圖

1)?繪制分組分面板條形圖

2)?繪制分面板點圖

3)?三維散點圖

4)?三維曲面圖

3.?對數據進行交互可視化

4.?綜合案例分享:快速搭建數據分析平臺原型

第四部份

???????????????學習考核和業內經驗交流


 
 
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