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数据挖掘与分析(互联网行业)培训

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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部份程大纲
 
  • 培训目标:
    数据挖掘概述
    数据挖掘典型工作场景
    数据挖掘在电信行业中的需求
    数据挖掘与分析(互联网行业)培训
    培训目标:
    完成此门课程,学员将具备以下能力:

    了解互联网行业数据挖掘的特点
    掌握互联网行业数据分析与挖掘中的基本概念和指标
    掌握数据挖掘的应用范围及技术发展方向 了解数据挖掘在互联网行业的应用
    掌握关联分析、分类、聚类算法及应用场景
    掌握主流数据挖掘工具在互联网行业业务分析中的应用
    能够灵活运用本课所学知识,进行互联网业务的辅助业务分析
    培训内容:

    互联网数据挖掘概览
    互联网的数据挖掘典型需求
    互联网数据采集的典型渠道
    互联网数据存储特征
    数据挖掘技术与工具
    数据分析的工作模式
    示例:数据挖掘在互联网行业中的应用
    互联网相关的数据挖掘典型应用场景
    数据流挖掘分析
    文本挖掘分析
    示例:文本数据流分析
    位置分析
    社交关系分析
    互联网应用识别
    个性化推荐介绍
    数据分析与挖掘的流程
    确定数据需求
    设计数据挖掘模型
    确定数据来源
    收集并整理数据
    选择数据挖掘算法
    执行数据挖掘算法
    数据分析结果评估与算法+数据优化
    报告数据分析结果
    数据需求分析
    确定数据分析目标
    围绕目标分解指标
    把指标映射到已有的数据
    确定对数据的要求
    设计数据挖掘模型
    确定数据源模型
    确定数据挖掘结果模型
    确定数据分析算法容器模型
    建立从数据源到数据分析结果映射图
    确定数据源
    数据源存储空间标定
    数据源逻辑模型分析
    数据源抽取方法列表
    数据源备份机制选择
    数据源质量分析
    收集并整理数据
    数据整理需求明确
    采用自动化方法整理数据
    对不合规数据的特殊处理
    间隙数据的补充
    选择数据挖掘算法
    典型数据挖掘算法列表
    关联和相关分析
    相关分析
    关联规则分析
    实例:使用相关及关联进行分析
    聚类分析算法及应用
    实例:聚类分析实例,客户聚类
    分类算法
    用决策树进行分类
    神经网络
    实例:使用分类方法进行客户流失分析
    回归分析与预测
    回归分析概述
    时间序列分析
    示例:使用时间序列分析进行网络流量预测
    数据挖掘工具原理与实践
    典型数据挖掘工具列表
    统计分析工具SPSS介绍(简要)
    数据挖掘专用工具SPSS Clementine介绍
    建模及模型评价过程
    应用SPSS Clementine工具进行数据挖掘与分析
    数据挖掘效果评估与优化
    数据挖掘结果差异分析
    差异原因定位
    优化数据与算法
    重新处理数据、算法分析
    结果比对与确认
    数据分析结果报告
 

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