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中國企業(yè)培訓講師
數(shù)據(jù)分析
 
講師: 瀏覽次數(shù):2537

課程描述INTRODUCTION

數(shù)據(jù)分析公開課

· 高層管理者· 中層領導

培訓講師:    課程價格:¥元/人    培訓天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE

課程大綱Syllabus

數(shù)據(jù)分析公開課

課程大綱:
第一部分、數(shù)據(jù)分析
商業(yè)數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)挖掘Road Maps
R、python簡單介紹
數(shù)據(jù)探索
數(shù)據(jù)預處理
構建新的變量
異常值處理
數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)分析應用流程
 
第二部分、分類方法
回歸分析
相關性
線性回歸與擬合
最小二乘法的幾何解釋
線性回歸中的變量選擇
回歸算法的評估與選擇
KNN 分類器
確定相鄰的樣本數(shù)據(jù)
分類規(guī)則
參數(shù)K的選擇
算法優(yōu)缺點
案例分析:如何選擇相似用戶?
邏輯回歸
邏輯回歸模型
分類算法的評估
案例分析:用戶借貸能力判定
決策樹
迭代分割
純度的計算
決策樹的使用效果
如何避免過擬合
剪枝與終止條件
案例分析:如何利用決策樹的提取出業(yè)務規(guī)則?
(補充)樹模型應用——隨機森林
案例分析:如何幫助業(yè)務方篩選出重要的業(yè)務變量?
 
第三部分、聚類算法
聚類問題介紹
兩條數(shù)據(jù)之間的距離
歐式距離
數(shù)值型數(shù)據(jù)處理與距離函數(shù)
類別型數(shù)據(jù)的距離計算
混合類型數(shù)據(jù)的距離計算
兩個類別之間的距離
*距離、最小聚類、中心距離
K-means
如何選擇參數(shù)K
層次聚類
案例分析:如何選擇相似用戶?
 
第四部分、異常檢測
異常值檢測
異常團體識別
案例分析:無監(jiān)督反欺詐方案應用
業(yè)務思考:如何構建一個反欺詐系統(tǒng)?
 
第五部分、時間序列預測
時間序列回歸模型
預測變量篩選
回歸預測
非線性回歸
相關、因果和預測
時間序列分解
時間序列成分
移動平均
經(jīng)典時間序列分解
ST分解法
趨勢性、季節(jié)性判定
業(yè)務思考:如何對時間序列進行聚類?
分解法預測
時間序列類異常值檢測
業(yè)務思考:如何評估促銷活動效果?
ARIMA模型
平穩(wěn)性和差分
延遲算子
自回歸與移動平均
非季節(jié)性arima
參數(shù)估計與選擇
季節(jié)性arima
高級預測方法
復雜的季節(jié)性
向量自回歸
神經(jīng)網(wǎng)絡
實際預測問題
周數(shù)據(jù)、天粒度數(shù)據(jù)以及小時數(shù)據(jù)預測
預測組合
長序列與短序列預測
訓練集與測試集
缺失值與異常值
案例分享:共享單車Daiy天粒度需求預測

數(shù)據(jù)分析公開課


轉載:http://www.nywlwx.com/gkk_detail/229458.html

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    參加課程:數(shù)據(jù)分析

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