《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》詳細(xì)內(nèi)容
《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
【課程背景】
近些年,由于以社交網(wǎng)站、基于位置的服務(wù)LBS 等為代表的新型信息產(chǎn)生方式的涌現(xiàn),以及云計(jì)算、移動(dòng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,無處不在的移動(dòng)、無線傳感器等設(shè)備無時(shí)不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),數(shù)以億計(jì)用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)時(shí)時(shí)刻刻都在產(chǎn)生著數(shù)據(jù)交互,大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、社交平臺(tái)等的覆蓋范圍正在不斷的擴(kuò)大,大量的增加了各種各樣的數(shù)據(jù)信息,盡管其中包含的有價(jià)值的信息比較多,但要想將此類信息價(jià)值充分發(fā)揮出來,需在海量數(shù)據(jù)信息中心挖掘出有用的數(shù)據(jù),如何分析、管理、利用大數(shù)據(jù),在大量的數(shù)據(jù)中找到有意義的模式和規(guī)則,這些工作仍將面臨很大的挑戰(zhàn)。
【課程收益】
了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展階段和帶來的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新,掌握公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要流程;了解大數(shù)據(jù)挖掘的主要方法。
【課程特色】
內(nèi)容全面、重點(diǎn)清晰
【課程對(duì)象】
國央企、大型上市公司財(cái)務(wù)部門、財(cái)務(wù)共享中心、互聯(lián)網(wǎng)金融等部門中高級(jí)管理人員;
金融科技行業(yè)從業(yè)人員;
高新科技行業(yè)從業(yè)人員;
【課程時(shí)間】
1天
【課程大綱】
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展階段和帶來的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的流程
人工智能與大數(shù)據(jù)什么是大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)原理,數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理
人工智能的概念、人工智能技術(shù)(自然語言處理、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù))
介紹數(shù)據(jù)挖掘主要步驟,包括:數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)整理、假設(shè)與建模、模型訓(xùn)練與調(diào)整、評(píng)估與解釋、操作或?qū)嵤?、?yōu)化。
大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì):數(shù)據(jù)分布特征;介紹幾個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo):偏度、峰度等
數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)的意義
數(shù)據(jù)可視化工具:類別比較型圖表、數(shù)據(jù)關(guān)系型圖表、數(shù)據(jù)分布型圖表、時(shí)間序列型圖表、局部整體型圖表數(shù)據(jù)預(yù)處理預(yù)處理的步驟:數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗等
數(shù)據(jù)異常值的判斷和處理方式數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)
信度檢驗(yàn)
正態(tài)檢驗(yàn)
其他統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法:T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)
數(shù)據(jù)相關(guān)性與方差分析相關(guān)性分析的概念、適用領(lǐng)域、分析方法
相關(guān)性分析工具:散點(diǎn)圖、相關(guān)系數(shù)
方差分析:單因素方差分析、雙因素方差分析、協(xié)方差分析
主成分分析與聚類分析主成分分析概念及原理、優(yōu)勢(shì)
聚類分析基本概念、聚類分析方法(系統(tǒng)聚類法、K-均值法、模糊聚類法、有序樣品的聚類)時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析法概念、特點(diǎn)、可能存在的問題
主要模型:算數(shù)平均法、加權(quán)移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、長期趨勢(shì)法
時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型應(yīng)用:季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)法、自回歸模型、移動(dòng)平均模型、自回歸移動(dòng)平均模型?;貧w分析與數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)線性回歸概念與應(yīng)用,一元線性回歸和多元線性回歸、最小二乘法
多項(xiàng)式回歸概念與應(yīng)用
回歸決策樹
隨機(jī)森林決策模型
深度學(xué)習(xí)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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