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。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 目標收益
  通過本課程的教學，使學員充分了解和認識大數據的相關知識（大數據的應用范圍及相關技術思想），同時學會用主流的數據挖掘軟件完成數據挖掘建模任務，使學員掌握數據挖掘方法論CRISP-DM的本質。通過幾個具體的、典型的數據挖掘案例，使學員在掌握這些案例所用的技巧的同時，充分理解數據挖掘的方法論，實現舉一反三的效果，提高學員分析問題解決問題的實際能力。
• 主題 內容
  大數據的介紹
• 1.1 什么是大數據：海量非結構化數據本身+處理方法
  1.2 大數據為什么重要及大數據帶來的機遇：決定公司是否有未來和業務可延伸范圍
  1.3 對大數據的深層理解：組成、特點介紹
  1.4 大數據的相關技術與應用案例
  數據采集：ETL工具
  數據存取：關系數據庫；NoSQL、SQL等
  基礎架構支持：云存儲；分布式文件系統等
  計算結果展現：云計算；標簽云；關系圖等
  1.5 大數據專題可能的演進路徑
• 數據分析基礎
• 2.1 數據分析的含義、主要做什么？
  2.2 為什么要學習做好數據分析
  2.3 數據分析的誤區和分析的關鍵
  2.4 數據分析的6個步驟，3大方向（理清思路，尋找答案，觀點表達）案例形式詳細說明
  步驟1：需求明確--理清思路
  步驟2：數據收集--理清思路
  步驟3：數據處理--尋找答案
  步驟4：數據分析--尋找答案
  步驟5：數據展示--觀點表達
  步驟6：報表撰寫--觀點表達
  分別對以上6個步驟以案例的方式詳細說明。
  2.5 實踐：以數據分析項目為引，將數據分析的技能與業務結合，并應用于實際的工作之中
• 數據挖掘基礎
• 3.1 數據挖掘概述、基本理念、歷史發展進程、主要功能、發展趨勢
  3.2 數據挖掘方法論：CRISP-DM、SEMMA
  3.3 數據處理過程：變量的分類及類型，數據的質量、理解過程、準備過程
• 數據挖掘及數據分析技術
• 4.1.數據挖掘主要分析方法：
  4.2 數據挖掘的實施
  4.3 分析圖形：正態性檢驗 描述性統計 箱型圖、區間圖、時序圖介紹
  4.4 數據挖掘的關鍵技術:數據預處理
  4.5 數據挖掘效果的評估
  4.6 實踐：SPSS結合相應的分析算法及展示圖形
• 構建**數據挖掘分析體系
• 5.1 分析團隊建設
  5.2 分析工作管理
  5.3 數據分析核心能力建設
  5.4 分析工作與業務協同
• 數據挖掘應用
• 6.1 數據挖掘及管理經驗
  6.2 數據挖掘在***行業領域的應用舉例
  6.3 數據挖掘實踐舉例:客戶流失、趨勢發展分析等（結合SPSS軟件）
  6.4 實踐：內容包括（從設計－>形成模型->應用）.
• 數據挖掘工具及未來研究的方向和熱點
• 7.1 幾種數據挖掘工具比較
  7.2 典型工具介紹及使用范圍
  7.3 如何選擇數據挖掘工具
  7.4 數據挖掘的方向和熱點