數(shù)據(jù)分析(數(shù)據(jù)思維+sql+數(shù)據(jù)挖掘)
數(shù)據(jù)分析(數(shù)據(jù)思維+sql+數(shù)據(jù)挖掘)詳細(xì)內(nèi)容
數(shù)據(jù)分析(數(shù)據(jù)思維+sql+數(shù)據(jù)挖掘)
數(shù)據(jù)分析
課程時(shí)間:1天
紀(jì)賀元
2022-9-4課程大綱
數(shù)據(jù)思維及流程
數(shù)據(jù)維度與顆粒度
觀察業(yè)務(wù)的視角,一般數(shù)據(jù)維度大會比較好。
數(shù)據(jù)思維的流程
包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)思考、數(shù)據(jù)決策等。
數(shù)據(jù)采集和驗(yàn)證
數(shù)據(jù)采集的原則
包括業(yè)務(wù)相關(guān)原則、宏中微原則、時(shí)間有效性原則、可類比原則等。
數(shù)據(jù)采集的方法
如何驗(yàn)證采集的數(shù)據(jù)的質(zhì)量
數(shù)據(jù)思維的一些基本方法
概率思維
樣本和全量思維
相關(guān)思維
決策樹思維(權(quán)重思維)
閉環(huán)思維(分析-驗(yàn)算思維)
時(shí)間序列思維
盲點(diǎn)思維
了解Sql
數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)
包括數(shù)據(jù)庫三個(gè)層次、主鍵、索引、外鍵、表之間關(guān)系等。
(2)Sql的定義和應(yīng)用現(xiàn)狀
(3)Sql數(shù)據(jù)類型
(4)Sql基礎(chǔ)語法和語句
select語句
(1)Select語句
(2)limit語句
(3)where語句
從簡單的where語句到包含復(fù)雜的邏輯關(guān)系的where語句。
(4)in語句
(5)like語句
sql中的函數(shù)
sql中有很多函數(shù),熟悉這些函數(shù)的運(yùn)用,可以更好地在數(shù)據(jù)庫中查詢相關(guān)的數(shù)據(jù)。
(1)日期函數(shù)
(2)文本函數(shù)
(3)數(shù)學(xué)函數(shù)
(4)統(tǒng)計(jì)函數(shù)
(5)分支判斷函數(shù)
介紹著名的case when語句。
7. 數(shù)據(jù)分析基本概念
統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘概念
測量與數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)來源
數(shù)據(jù)的類型
數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘方法
分類模型
包括KNN、SVM、決策樹、隨機(jī)森林等。
聚類模型
包括k-means等模型。
降維模型
包括主成分分析和因子分析模型。
自然語言處理(NLP)
包括常見的分詞、詞云等算法。
推薦系統(tǒng)
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