 班.级.规.模.及.环.境--热.线:4008699035 手.机:15921673576( 微.信.同.号) |
| 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 |
| 实.验.设.备 |
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| 质.量.保.障 |
1、免费重修；
2、课程结束后,授课老师留联系方式,保障培训效果,免费技术支持。
3、推荐机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，曙海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，曙海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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- 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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