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大數(shù)據(jù)案例應用分享沙龍暨CDA大數(shù)據(jù)分析就業(yè)班期中答辯！
2022-01-20
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電子商務網(wǎng)站如何利用大數(shù)據(jù)進行用戶行為分析？如何利用大數(shù)據(jù)進行美國航班晚點的預測分析？如何有效確定數(shù)據(jù)挖掘模型的可用性？CDA如何助力數(shù)據(jù)分析師的成長之路？

這次告訴你答案！

CDA大數(shù)據(jù)就業(yè)班學員期中答辯，運用淘寶電商真實大數(shù)據(jù)案例，編寫mapreduce程序，通過mahout和spark軟件進行協(xié)同過濾算法的實現(xiàn)，進行大數(shù)據(jù)地域分析、用戶分布畫像、偏好模型等分析，帶你領(lǐng)略電商大數(shù)據(jù)分析的魅力。

本次沙龍更有北京大數(shù)據(jù)協(xié)會理事曹正鳳，IBM大數(shù)據(jù)大學中國區(qū)項目總監(jiān)吳仲毓等行業(yè)大牛導師分享實際項目經(jīng)驗，干貨滿滿，名額有限，不容錯過！


時間:6月18號

地點:海淀區(qū)廠洼街3號丹龍大廈B座3層 

活動安排:

一、上午CDA大數(shù)據(jù)就業(yè)班期中答辯

時間：9:30——12：00

答辯題目：電子商務網(wǎng)站用戶行為分析

答辯形式：6組現(xiàn)場和2組遠程 每組分享15分鐘

二、下午大數(shù)據(jù)案例分享

2:00-2:40 基于Hadoop的經(jīng)管之家日志分析（北京大數(shù)據(jù)協(xié)會理事 曹正鳳）

2:40-3:20 利用大數(shù)據(jù)進行美國航班晚點的預測分析（IBM大數(shù)據(jù)大學中國區(qū)項目總監(jiān)  吳仲毓）

3:20-3:40 休息與討論

3:40-4:00 CDA助力CDA數(shù)據(jù)分析師成長之路（CDA數(shù)據(jù)分析師聯(lián)合創(chuàng)始人 周磊）

4:00-4:30 如何有效的確定數(shù)據(jù)挖掘模型的可用性（CDA數(shù)據(jù)分析研究院宋廣磊） 


CDA大數(shù)據(jù)就業(yè)班期中答辯畢業(yè)設計

畢設名稱：電子商務網(wǎng)站用戶行為分析畢設方式：現(xiàn)場學員每小組合作完成 遠程學員可以組隊 也可以單獨完成畢設要求：本例提取了淘寶數(shù)據(jù)從2013年1月至2013年5月共2萬6千多條電商交易記錄，具體字段可見相關(guān)表格，工作內(nèi)容如下：1.根據(jù)收貨地址，編寫mapreduce程序，進行用戶地域分布的大數(shù)據(jù)分析，繪制用戶分布畫像，可以做成如下的樣子：
2.繪制不同時間段用戶購買次數(shù)的時序圖，可以做成15天，30天，1個月的動態(tài)趨勢圖
3.對1萬個會員的消費行為進行分析，建立會員偏好模型（可以使用數(shù)理統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘相應的算法），通過mahout和spark軟件進行協(xié)同過濾算法的實現(xiàn)，并比較不同軟件和算法的性能和準確性。

4.綜合應用所學習的大數(shù)據(jù)工具，對該數(shù)據(jù)進行其它某個數(shù)理統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘的大數(shù)據(jù)分析，要包括算法、商業(yè)運用案例、效果評估等方面（開放題）。

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