 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
上课地点：【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
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| 实验设备 |
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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一、 培训目标
1.掌握业界最流行的大数据分析及可视化方法与技巧；
2.深入理解业界成熟的大数据分析及可视化实践应用；
3.充分掌握大数据中心建模及数据平台架构
4.掌握数据驱动体系及数据预测模型的构建；
5.手把手带你玩转数据可视化呈现方式，更好的呈现数据价值；
6.互联网场景下的大数据分析及可视化应用；
7.深刻理解互联网跨界领域的创新。
二、 培训对象
1.大数据分析应用开发工程师
2.大数据分析项目的规划咨询管理人员
3.大数据分析项目的IT项目高管人员
4.大数据分析与挖掘处理算法应用工程师
5.大数据分析集群运维工程师
6.大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
三、课程大纲
f分类 |
课程模块 |
课程内容 |
第一部份
【1】 |
大数据分析介绍 |
数据分析背景
数据挖掘流程
常用数据分析挖掘工具介绍 |
用户画像 |
1. 用户画像介绍
2. 用户画像在产品设计中应用
3. 用户画像在联通的案例分享
4. 用户画像在电力行业的案例分享 |
第一部份
【2】 |
数据挖掘常用模型 |
1. 数据挖掘模型的分类
2. 数据挖掘模型介绍
3. 机器学习算法的优势 |
案例分享 |
1. 超市购物篮分析的案例分享
2. 利用KNN算法识别恶性乳癌病患者的案例分享
3. 利用气候数据对某酒店洗漱用品销量进行预测的案例分享 |
第二部份
【1】 |
航空公司客户价值分析 |
1. 背景与挖掘目标
2. 分析方法与过程
3. 数据探索分析
4. 数据预处理
5. 模型构建
6. 模型应用 |
第二部份
【2】 |
基于数据挖掘技术的市财政收入分析预测模型 |
1、 背景与挖掘目标
2、 分析方法与过程
3、 数据探索分析
4、 数据预处理
5、 模型构建
6、 模型应用 |
第三部份
【1】 |
如何高效地对复杂数据进行清洗与转换 |
1. 数据清洗的重要性
2. 缺失值的产生机制
3. 利用数据分析技术对缺失值查补
4. 异常值的产生机制
5. 利用数据分析技术识别异常值 |
第三部份
【2】 |
如何用R语言对复杂数据进行可视化 |
1. 常用的复杂数据绘图方式
1) 散点图矩阵
2) 高密度散点图
3) 箱线图
4) 马赛克图
2. 快速对面板数据进行绘图
1) 绘制分组分面板条形图
2) 绘制分面板点图
3) 三维散点图
4) 三维曲面图
3. 对数据进行交互可视化
4. 综合案例分享：快速搭建数据分析平台原型 |
第四部份 |
学习考核和业内经验交流 |
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