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数据分析
郑州大数据分析培训机构
发布时间:2020-02-05    信息来源:未知    浏览次数:

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  用户信息包含了大量用户个性化需求、喜好信息,对其进行分析和挖掘,能更好地了解客户需求。但大多数企业还不知道如何处理这些数据,引入大数据处理技术的方式,实现高效率、低成本、易扩展的分析系统为企业最为倾向的选择。本课程结合企业转型发展及大数据发展战略,围绕企业大数据业务及行业应用市场拓展发展目标,重点讲授大数据的应用技术,提升企业IT技术人员的开发和运维能力,有很强的贴合度。

  讲解Python背景、国内发展状况、基础语法、数据结构及绘图操作等内容。特别针对向量计算这块,着重介绍Python在这方面的优势及用法。

  讲解统计分析基础,包括统计学基本概念,假设检验,置信区间等基础,并结合数据案例说明其使用场景和运用方法。介绍数据分析流程和常见分析思路,并结合案例进行讲解。

  从数据接入、数据统计、数据转换等几个方面进行讲解。数据接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常见数据库操作;数据统计包含Pandas包的具体用法和讲解。

  讲解数据挖掘基本概念,细致讲解业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型部署各环节的工作内容及相关技术;结合业界经典场景,讲解数据挖掘的实施流程和方法体系。

  细致讲解抽样、分区、样本平衡、特征选择、训练模型、评估模型等数据挖掘核心技术原理,并结合案例讲解其具体实现和用法。尤其针对样本平衡,重点讲解人工合成、代价敏感等算法;针对特征选择,重点讲解特征选择的核心思路,并结合Python进行案例演示。

  讲解ID3、C4.5、C5.0以及CART决策树算法的实现原理,并结合案例进行Python实现。

  实战部分:基于乳腺癌数据进行降维处理,并尝试建立分类评估模型。旨在通过该模型,并潜在的乳腺癌患者进行识别。

  实战部分:基于在线零售数据,经过一定的处理,对该数据进行关联规则建模,旨在从此数据中挖掘出潜在的规则,对业务运营进行指导决策。

  实战部分:基于Lending:Club信贷违约数据,尝试从多个不同的维度进行数据分析,旨在发现一些有价值的信息,同时基于该数据,经过一定的处理,建立信贷违约识别模型,旨在对信贷业务办理提供模型支持,降低违约风险。

  实战部分:基于航空公司的业务诉求,结合历史乘客数据,建立客户分群模型,旨在对客户进行差异化营销活动,提高客户粘性和价值转化。

  讲解自然语言处理基本概念和技法,包含分词、关键字提取、文摘提取、文本分类、主题模型、word2vec等内容。并使用Python进行案例讲解。

  讲解社交关系图分析的基本原理和使用场景,介绍networkx、igraph包的用法,此外,介绍neo4j数据库,并结合py2neo包进行讲解,通过具体的案例,讲解社交关系图的构建和具体实现过程。

  讲解使用Notebook编写数据分析报告的具体方法,并结合案例讲解其用法。

  介绍Dash的UI、Server、Reactivity、控件等内容,同时讲解一个用Dash实现数据分析功能(兼图表)的实际案例,搭建服务器,在企业内部实现轻量级数据分析应用。

  曾在华为工作10年,对通信行业的市场态势、客户行为、服务效果以及运营分析等方面有深入的接触和研究,特别是针对大数据、4G及LTE标准发展,无线网络演进,网络融合,市场发展及业务应用分析,在业务应用领域投入了更多的精力,积累了相当的知识和见解。目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网等领域,专注于将大数据应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题,帮助企业提升运营决策能力和大数据营销预测能力...

  《大数据领导干部读本》正如图灵奖得主、关系数据库的鼻祖吉姆·格雷在演讲中提到,凭着他对社会科学的深刻洞察,指出科学的发展正进入数据密集型科研——科学史上的“第四范式”。因为研究生导师也是科技哲学方面的专家,所以对于科学史也有一些了解,科学发展史上有几个重要的范式。第一个范式是经验科学阶段,用总结归纳找出科学规律,第二个范式是理论科学阶段,是以演绎的方式发展理论、建构学科。第三个范式是计算科学阶段,正如书中所说,面对大量对于复杂的现象,归纳和演绎都无法满足科学的需求,科学家只能用超级计算机的运算能力处理大量的信息和建立复杂模型预测,并广泛的运营到军事、航天航空、核物理、天体运动等等。随着互联网的发展,人类活动所产生的数据量爆炸式,“摩尔定律”正在突破“第三范式”的合理性和承载力。正因为如此,以海量数据为核心的“第四范式”——数据密集型科研呼之欲出。当大数据时代汹涌而来时高层应该如何应对,《大数据领导干部读本》从什么是大数据开始,告诉领导干部大数据的前世今生,并上升到国家角度看政府如何进行数据治理。虽然是领导干部读本,但是内容深入浅出,亦适合大众阅读。

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