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培訓(xùn)安排
Python數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)安排:
項目名稱 |
Python數(shù)據(jù)挖掘 |
時間-北京 |
2016年1月23-31日/@北京 周六日(共4天) |
時間-遠程 |
2016年1月23-31日/@遠程 周六日(共4天) |
價格(元) |
全程:4000(現(xiàn)場)/2900(遠程) |
優(yōu)惠 |
1. 參加過論壇其他現(xiàn)場班老學(xué)員9折優(yōu)惠 2. 同一單位三人及以上報名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 |
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現(xiàn)場班福利 |
全套視頻資料,咖啡茶歇,論壇幣(500個) 【遠程班福利同上】 |
課程講師
常國珍,會計學(xué)博士、社會學(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)計分析課程講師。曾為德勤管理咨詢高級數(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)有限公司市場部。具有八年的數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)經(jīng)驗,主攻分類模型,涉及客戶精準營銷、信用評估、價值提升、欺詐偵測和流失預(yù)警等數(shù)據(jù)挖掘主題,尤其熟悉銀行個人客戶精準營銷的建模工作。
授課方式
1. 現(xiàn)場授課使用Python和Spss軟件進行數(shù)據(jù)挖掘,多媒體互動,現(xiàn)場答疑。
2. 時間:上午9:00—12:00,下午13:00—16:30,16:30—17:00現(xiàn)場答疑。
3. 現(xiàn)場提供免費午餐,咖啡茶飲。
4. 贈送講義,數(shù)據(jù) ,現(xiàn)場班視頻。
授課對象
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)對數(shù)據(jù)挖掘感興趣的各界人員
授課目標
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,具有實際開展數(shù)據(jù)分析/挖掘項目的能力
3、掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析/挖掘報告的展現(xiàn)技能
課程大綱
第一講 1.2Python數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)語法、運算符 |
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、可實現(xiàn)的Lasso算法 5.3 案例3:婚戀網(wǎng)站被約會可能性預(yù)測 案例4:零售業(yè)客戶價值預(yù)測模型 |
第六講 6.1 邏輯回歸;廣義線性模型 6.2 支持向量機 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)與正則表達式 7.3 分詞與詞頻統(tǒng)計 7.4 案例6:新聞內(nèi)容分類 案例7:構(gòu)造新聞熱點詞指數(shù) |
第八講 8.1 社會網(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)客戶身份指紋識別
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