课程培训
数据挖掘与数据分析培训与咨询

 

培训目标:

 

  • 了解数据仓库、数据挖掘基本概念及方法论
  • 了解数据挖掘商业价值
  • 掌握数据挖掘建模的主要方法
  • 学习数据挖掘的实际应用方法
  • 了解企业级数据分析与挖掘能力体系建设
  • 数据挖据的基础——
    数据仓库概述
    • 介绍数据仓库概念
    • 介绍数据仓库发展过程
    • 介绍行业数据仓库及BI的解决方案
    • 介绍数据仓库中数据分析的工作模式及数据管控原则
    数据挖掘概述
    • 介绍数据挖掘流程
    • 介绍数据挖掘与数据仓库的关系
    • 介绍数据挖掘和报表/OLAP的不同
    • 介绍适用数据挖掘的业务问题及数据挖掘的商业价值
    • 辨析对数据挖掘的误解
    • 介绍数据挖掘的成功因素
    数据挖掘方法论
    • 介绍数据挖掘方法论的初衷
    • 介绍数据挖掘方法论CRISP-DM的历史
    • 介绍CRISP-DM的步骤、每一步的相关任务及需要关注的问题
    数据理解与数据准备
    • 介绍探索性数据分析
    • 介绍数据预处理技术

       

    预测性数据挖掘算法原理——决策树
    • 介绍决策树的应用场景和主要应用
    • 介绍决策树的基本原理
    • 如何评估、提高决策树模型的稳定性
    • 案例分析
    预测性数据挖掘算法原理——回归分析
    • 介绍线性回归模型及其适用场景
    • 介绍Logistic回归及其适用场景
    • 介绍Logistic回归的数据预处理
    • 介绍回归中重要的问题,包括多重共线
    • 介绍逐步回归的方法
    • 案例分析
    预测性数据挖掘算法原理——神经网络
    • 介绍神经网络与一般回归模型的关系
    • 介绍神经网络的基本原理
    • 介绍数据预处理 案例分析
    描述性数据挖掘算法原理——聚类
    • 介绍聚类与预测的区别
    • 介绍聚类分析的适用场景和主要应用
    • 介绍聚类的基本原理
    • 介绍影响聚类结果的因素
    • 案例分析
    描述性数据挖掘算法原理——关联规则
    • 介绍关联规则的应用场景和主要应用
    • 介绍关联规则的基本原理
    • 介绍关联规则的重要度量
    • 案例分析
    总结——企业级数据分析与挖掘能力体系建设
    • 分析与挖掘的业务价值框架
    • 分析与挖掘的管理框架
    • 组织架构与部门职能
    • 人才培养和能力提升体系
    • 客户360信息管理
    • 分析挖掘流程管理 



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