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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代【Python數(shù)據(jù)挖掘】案例實(shí)戰(zhàn)講解-本周開課
【Python數(shù)據(jù)挖掘】案例實(shí)戰(zhàn)講解-本周開課
2022-04-02
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大數(shù)據(jù)與云計(jì)算時(shí)代，現(xiàn)代金融，零售，生物醫(yī)學(xué)，互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘已成為價(jià)值評(píng)估，指導(dǎo)決策不可忽視的營銷技術(shù)。盤點(diǎn)2014百大數(shù)據(jù)挖掘成功案例：（節(jié)選）

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培訓(xùn)安排

Python數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)安排：

項(xiàng)目名稱

Python數(shù)據(jù)挖掘

時(shí)間-北京

2016年1月23-31日/@北京  周六日（共4天）

時(shí)間-遠(yuǎn)程

2016年1月23-31日/@遠(yuǎn)程  周六日（共4天）

價(jià)格（元）

全程：4000（現(xiàn)場(chǎng)）/2900（遠(yuǎn)程）

優(yōu)惠

1.     參加過論壇其他現(xiàn)場(chǎng)班老學(xué)員9折優(yōu)惠

2.     同一單位三人及以上報(bào)名9折優(yōu)惠

3.    全日制學(xué)生及CDA LEVEL Ⅰ老學(xué)員8折優(yōu)惠（學(xué)生證證明文件）

以上優(yōu)惠不可疊加

關(guān)于證書

可自愿申請(qǐng)工信部數(shù)據(jù)分析師證書，申請(qǐng)費(fèi)用400元

現(xiàn)場(chǎng)班福利

全套視頻資料，咖啡茶歇，論壇幣（500個(gè)）

【遠(yuǎn)程班福利同上】


課程講師

常國珍，會(huì)計(jì)學(xué)博士、社會(huì)學(xué)碩士，畢業(yè)于北京大學(xué)人口所，目前就讀于北大光華管理學(xué)院，SAS公司數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析課程講師。曾為德勤管理咨詢高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘咨詢顧問，SAS官方培訓(xùn)資深講師，2014年SAS軟件大賽判卷人,曾以數(shù)據(jù)挖掘工程師身份就職于亞信科技（中國）有限公司市場(chǎng)部。具有八年的數(shù)據(jù)挖掘實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，主攻分類模型，涉及客戶精準(zhǔn)營銷、信用評(píng)估、價(jià)值提升、欺詐偵測(cè)和流失預(yù)警等數(shù)據(jù)挖掘主題，尤其熟悉銀行個(gè)人客戶精準(zhǔn)營銷的建模工作。
授課方式

1. 現(xiàn)場(chǎng)授課使用Python和Spss軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，多媒體互動(dòng)，現(xiàn)場(chǎng)答疑。
2. 時(shí)間：上午9:00—12:00，下午13:00—16:30，16:30—17:00現(xiàn)場(chǎng)答疑。  

3. 現(xiàn)場(chǎng)提供免費(fèi)午餐，咖啡茶飲。

4. 贈(zèng)送講義，數(shù)據(jù) ，現(xiàn)場(chǎng)班視頻。

授課對(duì)象

1）各行業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者

2）金融、電信、零售、醫(yī)學(xué)等各行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析人員

3）ZF事業(yè)單位大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目人員

4）數(shù)據(jù)挖掘崗位就業(yè)、提拔漲薪、技能優(yōu)化等從業(yè)人員

5）對(duì)數(shù)據(jù)挖掘感興趣的各界人員

授課目標(biāo)

1、系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)分析/挖掘的基本理念、方法

2、掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析的分析方式、流程，具有實(shí)際開展數(shù)據(jù)分析/挖掘項(xiàng)目的能力

3、掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析/挖掘報(bào)告的展現(xiàn)技能

課程大綱

第一講
1.1Python入門，Anaconda安裝

1.2Python數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)語法、運(yùn)算符

第二講

2.1 函數(shù)、模塊、異常與文件處理

2.2 函數(shù)與重要Python包

2.3 數(shù)據(jù)挖掘常用包介紹

第三講

3.1 特征變量選擇：主成分和因子等

3.2 樣本聚類

3.3 案例1:汽車類型聚類與地域購買偏好分析

第四講

4.1 決策樹模型

4.2 模型驗(yàn)證+組合算法

4.3 案例2:電信離網(wǎng)用戶預(yù)警

第五講

5.1 最近鄰域法（KNN）、MBR、樣條曲線

5.2 線性回歸與嶺回歸、可實(shí)現(xiàn)的Lasso算法

5.3 案例3:婚戀網(wǎng)站被約會(huì)可能性預(yù)測(cè)

案例4:零售業(yè)客戶價(jià)值預(yù)測(cè)模型

第六講

6.1 邏輯回歸；廣義線性模型

6.2 支持向量機(jī)

6.3 案例5：新聞內(nèi)容分類

第七講

7.1 文本分析流程概述

7.2 常用字符串函數(shù)與正則表達(dá)式

7.3 分詞與詞頻統(tǒng)計(jì)

7.4 案例6：新聞內(nèi)容分類

   案例7：構(gòu)造新聞熱點(diǎn)詞指數(shù)

第八講

8.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

8.2 案例8:電信客戶交友圈與流失預(yù)警

   案例9:電信再入網(wǎng)客戶身份指紋識(shí)別

 


在線報(bào)名

1.在線填寫報(bào)名信息；

2.給予反饋，確認(rèn)報(bào)名信息；

3.網(wǎng)上繳費(fèi);

4.開課前一周發(fā)送電子版課件和教室路線圖




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