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数据挖掘与数据分析   
黄老师
中信银行大数据驱动的精准营销经理,曾任Teradata数据分析总监
报名课程   1101 次浏览    16 次 
时间地点: 北京 10月30-31日;上海 深圳根据报名开班   
课程费用:5500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


本课程重点介绍数据挖掘策略、流程、方法、技术及实践,主要分为2个部分:
  • 第一部分的主题为数据挖掘策略,主要面向专业技术人员、项目负责人、部门经理、高级管理人员等,介绍数据挖掘的术语、商业价值、标准流程及最佳实践;介绍数据挖掘与数据仓库的关系,数据分析的工作模式及数据管控原则;
  • 第二部分的主题为数据挖掘方法,主要面向业务分析师、业务专家、IT人员、决策支持系统架构师等,深入介绍数据挖掘方法和技术,结合案例介绍如何应用这些方法与技术从数据中抽取并理解复杂的业务规则,为商业决策提供准确、科学的依据;
  • 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
  • 培训对象:业务分析师、业务专家、IT人员、决策支持系统架构师
    学员基础:了解数据库原理、基本统计知识、基础数据挖掘知识等。
    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

    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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    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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