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大数据分析实战

关键字:大数据分析 大数据 
       大数据分析实战 word版       课程提纲
主讲专家
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龚老师  
  开课信息:   课程编号:KC21481  
  开课日期(天数) 上课地区 费用  
更多:  
招生对象
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课程内容
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时间

课程名称

详细内容

第1天

IBM SPSS Modeler

1. 快速入门

1-1课程简介

1-2什么是数据挖掘?

1-3十分钟快速进入SPSS Modeler大门

2. 数据准备

2-1从文本文件读取数据

2-2从EXCEL文件中灵活选择读取数据

2-3从数据库文件读取数据

2-4从SPSS文件读取数据

2-5利用【用户输入】节点生成综合数据

3. 记录级数据预处理

3-1根据特定条件选择部分样本

3-2数据随机抽样、分层抽样

3-3样本排序

3-4非平衡样本的平衡处理

3-5样本的浓缩处理

3-6数据的分类汇总

3-7RFM汇总与分析

3-8数据的横向合并

3-9数据的纵向合并

4. 字段级数据预处理

4-1变量类型调整、重新分类

4-2变量过滤、派生新变量

4-3变量值的重新计算

4-4数据匿名化保密处理

4-5数据分级、分区处理

4-6根据分类变量取值派生哑变量、数据的重新组织

4-7数据的行列变换;变量排序

第2天

IBM SPSS Modeler

5. 数据输出与图形分析

5-1数据质量评估与调整

5-2派生服从正态分布的新变量

5-3列联分析

5-4基本描述统计量计算

5-5两总体均值比较的图形分析、独立样本均值检验

5-6图形版制作各种统计图形

5-7散点图

5-8两分类变量的相关性研究

5-9分析事件同时出现的潜在关联

6. 顾客购物篮数据挖掘

6-1Apriori算法原理

6-2SPSS Modeler商品购买关联分析演练

第3天

scikit-learn监督学习

1. 监督学习

1.1. 广义线性模型

1.2. 线性和二次判别分析

1.3. 内核岭回归

1.4. 支持向量机

1.5. 随机梯度下降

1.6. 最近邻

1.7. 高斯过程

1.8. 交叉分解

1.9. 朴素贝叶斯

1.10. 决策树

1.11. 特征选择

第4天

scikit-learn无监督学习

2. 聚类         

2.1. 聚类方法概述   

2.2. K-means  

2.3. Affinity

2.4. Mean Shif

2.5. Spectral

2.6. 层次聚类     

2.7. DBSCAN   

2.8. OPTICS   

2.9. Birch    

2.10. 聚类性能度量

3. 推荐算法

3.1. 基于人气的推荐引擎

3.2. 基于内容的推荐引擎

3.3. 基于协作过滤的推荐引擎

第5天

案例

  1. 案例

4.1. 关联算法案例

4.2. 基于内容的电影推荐系统案例

4.3. 预测泰坦尼克号,生存率案例

4.4. 低速率小区预测案例

4.5. 单用户转合约案例

4.6. 是否离网案例

讲师介绍
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龚老师  博士,高级架构师,北京理工大学软件研究所计算机应用技术专业。在软件行业工作近二十年,近50多个大中型项目的主持、管理、开发经验。主要学术成果: 近年来先后在国内外重要刊物发表论文20多篇,多篇被EI收录,出版著作4部。参与完成自然科学基金项目2项,参与纵向课题5项,主持横向科研项目5项。
 
开课时间:2020-11-10 温馨提示:本课程可邀请老师到企业内部培训!
机构名称:深圳市威硕企业管理咨询有限公司 咨询电话:0755-26506757 33558698
课程地区:广东
联 系 人:李正华先生 彭静小姐 郑江波先生
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<p>IBM SPSS Modeler</p>
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<p><strong>1. 快速入门</strong
*人,报名参加2020-11-10开始,在广东举办的《大数据分析实战》(课程编号:21481)。
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官方微信号 pxke02 
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