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大数据模型与数据挖掘应用实战培训

大数据模型与数据挖掘应用实战培训

培训大纲:
 1 数据挖掘标准流程   
 1.1 数据挖掘概述   
 1.2 数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)   
 1.3 数据建模示例   
 2 数据预处理过程   
 2.1 数据挖掘处理的一般过程   
 2.2 数据读入   
 2.3 数据集成   
 2.4 数据理解   
 2.5 数据准备:数据处理   
 2.6 数据准备:变量处理   
 2.7 基本分析   
 2.8 特征选择   
 2.9 因子分析(主成分分析)   
 3 因素影响分析(特征重要性分析)   
 3.1 常用特征重要性分析的方法   
 3.2 相关分析(数值+数值,相关程度计算)   
 3.3 方差分析(分类+数值,影响因素分析)   
 3.4 列联分析(分类+分类,影响因素分析)   
 4 数值预测模型篇   
 4.1 销量预测与市场预测——让你看得更远   
 4.2 回归预测/回归分析   
 4.3 时序预测   
 4.4 季节性预测模型   
 4.5 新产品预测模型与S曲线   
 4.6 自定义模型(如何利用规划求解进行自定义模型)   
 5 回归模型优化篇   
 5.1 回归模型的基本原理   
 5.2 模型优化思路:寻找最佳回归拟合线   
 6 分类预测模型   
 6.1 分类概述   
 6.2 逻辑回归分析模型   
 6.3 决策树分类   
 6.4 神经网络   
 6.5 支持向量机   
 6.6 朴素贝叶斯分类   
 7 客户细分与聚类   
 7.1 客户细分常用方法   
 7.2 聚类分析(Clustering)   
 7.3 RFM模型分析   
 8 产品推荐与关联分析   
 8.1 关联规则原理介绍   
 8.2 关联规则适用场景:交叉销售、捆绑营销、产品布局




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