大數據挖掘及分析培訓

大數據挖掘及分析培訓
一、課程目標：
本次課程以理論與實際相結合為基準，突出實際性演練，以達到如下二、培訓目標：（1）了解數據挖掘的基本概念，基本流程、常用算法和適用的場景。
（2）能根據實際問題熟練地利用構建數據挖掘項目和流程，熟悉掌握數據建模過程、處理節(jié)點的操作。
（3）熟悉掌握具體的大數據統(tǒng)計分析技術以及案例，實戰(zhàn)項目的具體應用。
三、培訓對象：
（1）從事企業(yè)數據挖掘及相關工作的決策分析、工程技術人員；
（2）需要進行大數據統(tǒng)計分析的高校、科研院所的科技工作者；
（3）打算從事數據統(tǒng)計分析的在校生、在職人員。
四、課程大綱：
一、大數據挖掘及分析技相關概念
1、大數據挖掘及分析技基本概念
1）基本概念
2）通用系統(tǒng)架構
2、大數據背景下的挖掘及分析發(fā)展
1）數據倉庫發(fā)展
2）數據挖掘發(fā)展
3）報表技術發(fā)展
二、數據挖掘及分析理論及工具
1、數據挖掘及分析論體系
2、數據倉庫技術
1）數據倉庫技術發(fā)展
2）數據倉庫建設過程
3、數據挖掘技術
1）數據挖掘相關算法
2）聚類算法
3）分類算法
4）關聯(lián)算法
5）預測算法
6）數據挖掘新技術
4、可視化體系與工具
1）可視化體系
2）相關工具
3）可視化開發(fā)過程
三、數據挖掘的主要方法及工具
1、數據挖掘主要方法
2、決策樹分類
3、神經網絡
4、回歸方法
5、聚類分析
6、數據挖掘方法比較
7、分類器的評估與選擇
8、流行數據分析平臺及數據挖掘工具介紹
四、數據挖掘建模過程
1、數據挖掘流程概述
1） 問題識別
2） 數據理解
3） 數據準備
4） 建立模型
5） 模型評價
6） 部署應用
2、 離群點發(fā)現
1） 基于統(tǒng)計的離群點檢測
2） 基于距離的離群點檢測
3） 局部離群點算法
4）不平衡數據級聯(lián)算法
五、實戰(zhàn)項目——交叉銷售
1、背景介紹
2、案例數據展示及分析
3、數據展示
4、業(yè)務目標及分析要求
5、數據挖掘過程
6、數據預處理
7、劃分數據集及生成目標變量
8、生成衍生變量
9、生成挖掘表
10、建立打分模型
六、大數據的統(tǒng)計分析
1 、相關分析
2、回歸分析
3、決策樹分析
1）決策樹的基本概念
2）分類回歸樹
3）決策樹的剪枝
4） 假設檢驗
5） 聚類分析
6） 預測分析
7） 單因子方差分析
七、大數據的統(tǒng)計分析案例
1、小概率的力量：航空安全與彩民信心
2、夜空中的災難
3、次災難驚人的巧合
4、27000年才有一次的中獎機會
5、白點黑點，換個角度看數據
6、在整個背景下評價數據
7、精心選擇的數字更豐富

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