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大数据应用中的算法如何创造商业价值培训

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【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【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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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。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,端海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,端海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 培训特色
    本次培训主要结合电商的实际应用,阐述了自然语言处理(NLP),数据挖掘(DM)和机器学习(ML)算法的落地和产出过程
  • 目标收益
    对于在大数据处理方面的技巧和变现能力会有很大的提升。
  • 课程大纲
  • 主题 内容
    关联规则(Apriori)算法在实际应用中的优化
  • 该单元介绍基本关联规则算法在电商实际订单数据中的问题,以及对于问题空间预估保证提升空间的前提下,优化关联规则模型的过程。
  • 1、 传统关联规则算法
    2、“最佳拍档”中的关联规则
    讲述了基本的关联规则算法
    3、问题发现与分析
    (1)订单数据反作弊
    (2)数据+算法融合的角度
    (3)badcase实例印证
    4、效果空间预估
    5、算法改进
    6、效果的衡量
    (1)上线前:Debug工具
    (2)上线:ABtest系统
    7、ROI分析
    8、案例启示&下一步尝试
  • 第二单元
    商品评论排序对于用户购买的影响
  • 该单元介绍了如何处理用户产生的商品评论,将其按照价值由大到小进行排序,评论的价值取决于影响用户快速决策购买商品的信息量。
  • 1、背景介绍
    2、评论排序因素
    3、内容相关性计算
    (1)商品内容表示
    (2)评论内容表示
    (3)商品和评论的相似性计算
    4、排序模型
    5、效果评估
    (1)测试方法
    (2)衡量指标
    (3)效果对比及分析
    6、作弊与反作弊
    7、评论智能排序-ROI分析
  • 第三单元
    商品“冷启动” -基于语义主题的新品推荐
  • 该单元以电商商品推荐为例,讲述了在没有用户行为的情况下,如何将小众或新上市的商品进行准确的展现,提高用户体验的同时带来更多的流量。
  • 1、马太效应
    2、商品的冷启动
    3、基于内容的主题特征抽取
    (1)语义主题特征
    (2)特征关联
    4、正负样本形成
    5、CTR预估模型
    6、效果衡量与分析
  • 第四单元
    用户行为分析
  • 根据不同场景的用户行为,挖掘潜在有价值信息或者用户意图。
  • 1、商品互补类识别
    1、 优质用户挖掘
    2、 品牌相似性计算
    3、 用户点击商品行为建模
    4、 用户新闻兴趣建模
    5、 长尾query的智能纠错
 

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