课程培训
大数据挖掘高级能力提升实战培训

大数据挖掘高级能力提升实战培训

培训大纲:
 1 数据挖掘标准流程   
 1.1 数据挖掘概述   
 1.2 数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)   
 1.3 数据集概述   
 1.4 数据集的类型   
 1.5 数据集属性的类型   
 1.6 数据质量三要素   
 2 影响因素分析篇   
 2.1 影响因素分析的常见方法   
 2.2 相关分析(衡量变量间的的相关性)   
 2.3 方差分析   
 2.4 列联分析(两类别变量的相关性分析)   
 3 数值预测模型篇   
 3.1 销量预测与市场预测——让你看得更远   
 3.2 回归预测/回归分析   
 3.3 时序预测   
 3.4 季节性预测模型   
 3.5 新产品预测模型与S曲线   
 4 回归模型优化篇   
 4.1 回归模型的基本原理   
 4.2 模型优化思路:寻找最佳回归拟合线   
 4.3 自定义模型(如何利用规划求解进行自定义模型)   
 5 分类预测模型篇   
 5.1 分类模型概述   
 5.2 常见分类预测模型   
 5.3 逻辑回归模型   
 5.4 消费者品牌选择模型分析   
 5.5 人工神经网络(ANN)   
 5.6 判别分析   
 6 数据预处理篇   
 6.1 数据预处理的主要任务   
 6.2 数据集成   
 6.3 数据理解(异常数据处理)   
 6.4 数据准备:数据处理   
 6.5 数据准备:变量处理   
 6.6 数据降维   
 6.7 数据探索性分析   
 6.8 数据可视化




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