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数据挖掘与分析(互联网行业)   
杨老师
曾任淘宝资深数据分析师
报名课程   1337 次浏览  139 次
时间地点: 北京 上海 深圳根据报名开班   
课程费用:5000元/人 详见 公开课学习手册
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册

 

《数据分析师》   认证方式  
1.知识:权威知识考试;
2.技能:真实案例实践考评;
3.经验:工作经验审核;
4.素养:未来发展潜力的评估。

此门课程讲解了互联网行业数据分析、数据挖掘的基本理论和实际应用,介绍了数据挖掘在互联网的应用。重点介绍移动互联网行业中常用的数据分析与挖掘方法,包括关联分析技术、分类和预测技术、聚类分析技术等,以及算法的应用案例,课程还介绍了数据挖掘步骤及流程,并以SPSS Clementine为例讲解了数据挖掘工具的使用。

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
培训对象:互联网行业数据分析师,数据挖掘工程师
学员基础:具有一定数据分析经验
授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

培训内容:2天

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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咨询服务:数据库设计与性能优化
咨询目标 对客户的数据库进行性能评价,设计优化,管理优化
咨询范围 数据库性能评价,数据库结构优化,数据访问SQL优化。
咨询方式 现有数据库调查,问题诊断,性能评价。
对数据库进行逻辑结构优化,对数据库进行访问SQL优化。
建立数据库运行监控平台。运行监控与优化方法指导。
成功案例 建设银行,中国农业银行,中国工商银行,中航信
详情咨询:010-62670969, zhgx@uml.net.cn

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