班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人,互動(dòng)授課, 保障效果,小班授課。 |
上間和地點(diǎn) |
上部份地點(diǎn):【上?!客瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)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(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日 |
實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
◆小班教學(xué),教學(xué)效果好 ☆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(qǐng)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(huì)?!詈细駥W(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽(yù),端海的證書受到廣泛認(rèn)可。 |
部份程大綱 |
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- 培訓(xùn)目標(biāo):
數(shù)據(jù)挖掘概述
數(shù)據(jù)挖掘典型工作場(chǎng)景
數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)中的需求
數(shù)據(jù)挖掘與分析(互聯(lián)網(wǎng)行業(yè))培訓(xùn)
培訓(xùn)目標(biāo):
完成此門課程,學(xué)員將具備以下能力:
了解互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)
掌握互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘中的基本概念和指標(biāo)
掌握數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍及技術(shù)發(fā)展方向 了解數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用
掌握關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類算法及應(yīng)用場(chǎng)景
掌握主流數(shù)據(jù)挖掘工具在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)業(yè)務(wù)分析中的應(yīng)用
能夠靈活運(yùn)用本課所學(xué)知識(shí),進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的輔助業(yè)務(wù)分析
培訓(xùn)內(nèi)容:
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘概覽
互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘典型需求
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的典型渠道
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特征
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工具
數(shù)據(jù)分析的工作模式
示例:數(shù)據(jù)挖掘在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中的應(yīng)用
互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘典型應(yīng)用場(chǎng)景
數(shù)據(jù)流挖掘分析
文本挖掘分析
示例:文本數(shù)據(jù)流分析
位置分析
社交關(guān)系分析
互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用識(shí)別
個(gè)性化推薦介紹
數(shù)據(jù)分析與挖掘的流程
確定數(shù)據(jù)需求
設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘模型
確定數(shù)據(jù)來源
收集并整理數(shù)據(jù)
選擇數(shù)據(jù)挖掘算法
執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘算法
數(shù)據(jù)分析結(jié)果評(píng)估與算法+數(shù)據(jù)優(yōu)化
報(bào)告數(shù)據(jù)分析結(jié)果
數(shù)據(jù)需求分析
確定數(shù)據(jù)分析目標(biāo)
圍繞目標(biāo)分解指標(biāo)
把指標(biāo)映射到已有的數(shù)據(jù)
確定對(duì)數(shù)據(jù)的要求
設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘模型
確定數(shù)據(jù)源模型
確定數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果模型
確定數(shù)據(jù)分析算法容器模型
建立從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)分析結(jié)果映射圖
確定數(shù)據(jù)源
數(shù)據(jù)源存儲(chǔ)空間標(biāo)定
數(shù)據(jù)源邏輯模型分析
數(shù)據(jù)源抽取方法列表
數(shù)據(jù)源備份機(jī)制選擇
數(shù)據(jù)源質(zhì)量分析
收集并整理數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)整理需求明確
采用自動(dòng)化方法整理數(shù)據(jù)
對(duì)不合規(guī)數(shù)據(jù)的特殊處理
間隙數(shù)據(jù)的補(bǔ)充
選擇數(shù)據(jù)挖掘算法
典型數(shù)據(jù)挖掘算法列表
關(guān)聯(lián)和相關(guān)分析
相關(guān)分析
關(guān)聯(lián)規(guī)則分析
實(shí)例:使用相關(guān)及關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析
聚類分析算法及應(yīng)用
實(shí)例:聚類分析實(shí)例,客戶聚類
分類算法
用決策樹進(jìn)行分類
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
實(shí)例:使用分類方法進(jìn)行客戶流失分析
回歸分析與預(yù)測(cè)
回歸分析概述
時(shí)間序列分析
示例:使用時(shí)間序列分析進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)
數(shù)據(jù)挖掘工具原理與實(shí)踐
典型數(shù)據(jù)挖掘工具列表
統(tǒng)計(jì)分析工具SPSS介紹(簡(jiǎn)要)
數(shù)據(jù)挖掘?qū)S霉ぞ逽PSS Clementine介紹
建模及模型評(píng)價(jià)過程
應(yīng)用SPSS Clementine工具進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析
數(shù)據(jù)挖掘效果評(píng)估與優(yōu)化
數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果差異分析
差異原因定位
優(yōu)化數(shù)據(jù)與算法
重新處理數(shù)據(jù)、算法分析
結(jié)果比對(duì)與確認(rèn)
數(shù)據(jù)分析結(jié)果報(bào)告
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