Python數據挖掘專(zhuān)題實(shí)戰培訓

【培訓對象】
業(yè)務(wù)支持部、IT系統部、大數據系統開(kāi)發(fā)部、大數據分析中心、網(wǎng)絡(luò )運維部等相關(guān)技術(shù)人員。

【培訓收益】

第一部分：數據挖掘基礎
1、數據挖掘概述
2、數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
商業(yè)理解
數據準備
數據理解
模型建立
模型評估
模型應用
案例：客戶(hù)流失預測及客戶(hù)挽留
3、數據挖掘常用模型

第二部分：數據預處理篇
1、數據預處理的主要任務(wù)
數據集成：多個(gè)數據集的合并
數據清理：異常值的處理
數據處理：數據篩選、數據精簡(jiǎn)、數據平衡
變量處理：變量變換、變量派生、變量精簡(jiǎn)
數據歸約：實(shí)現降維，避免維災難
2、數據集成
數據追加（添加數據）
變量合并（添加變量）
3、數據理解（異常數據處理）
取值范圍限定
重復值處理
無(wú)效值/錯誤值處理
缺失值處理
離群值/極端值處理
數據質(zhì)量評估
4、數據準備：數據處理
數據篩選：數據抽樣/選擇（減少樣本數量）
數據精簡(jiǎn)：數據分段/離散化（減少變量的取值個(gè)數）
數據平衡：正反樣本比例均衡
5、數據準備：變量處理
變量變換：原變量取值更新，比如標準化
變量派生：根據舊變量生成新的變量
變量精簡(jiǎn)：降維，減少變量個(gè)數
6、數據降維
常用降維的方法
如何確定變量個(gè)數
特征選擇：選擇重要變量，剔除不重要的變量
從變量本身考慮
從輸入變量與目標變量的相關(guān)性考慮
對輸入變量進(jìn)行合并
因子分析（主成分分析）
因子分析的原理
因子個(gè)數如何選擇
如何解讀因子含義
案例：提取影響電信客戶(hù)流失的主成分分析
7、數據探索性分析
常用統計指標分析
單變量：數值變量/分類(lèi)變量
雙變量：交叉分析/相關(guān)性分析
多變量：特征選擇、因子分析
演練：描述性分析（頻數、描述、探索、分類(lèi)匯總）
8、數據可視化
數據可視化：柱狀圖、條形圖、餅圖、折線(xiàn)圖、箱圖、散點(diǎn)圖等
圖形的表達及適用場(chǎng)景
演練：各種圖形繪制

第三部分：用戶(hù)專(zhuān)題分析
1、用戶(hù)專(zhuān)題分析的主要任務(wù)
2、客戶(hù)群細分與聚類(lèi)分析
問(wèn)題：我們的客戶(hù)有幾類(lèi)？各類(lèi)特征是什么？如何實(shí)現客戶(hù)細分，開(kāi)發(fā)符合細分市場(chǎng)的新產(chǎn)品？
聚類(lèi)方法原理介紹
聚類(lèi)方法作用及其適用場(chǎng)景
聚類(lèi)分析的種類(lèi)
K均值聚類(lèi)
案例：移動(dòng)三大品牌細分市場(chǎng)合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷(xiāo)區域？
演練：如何評選優(yōu)秀員工？
演練：中國各省份發(fā)達程度分析，讓數據自動(dòng)聚類(lèi)
最優(yōu)K值選擇
Elbow手肘法
Silhouette Coefficient輪廓系數
Calinski-Harabasz Index準則
雙聚類(lèi)bicluster及評估
譜聚類(lèi)聯(lián)合
聯(lián)合譜聚類(lèi)SpectralCoclustering
雙向譜聚類(lèi)SpectralBiclustering
DBSCAN鄰近聚類(lèi)
3、客戶(hù)喜好評估與主成分分析PCA
營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題：如何匯聚大眾的共同喜好？
主成分分析方法介紹
主成分分析基本思想
主成分分析步驟
案例：如何評估汽車(chē)購買(mǎi)者的客戶(hù)細分市場(chǎng)
4、客戶(hù)價(jià)值評估與RFM模型
營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題：如何評估客戶(hù)的價(jià)值？不同的價(jià)值客戶(hù)有何區別對待？
RFM模型（客戶(hù)價(jià)值評估）
RFM模型，更深入了解你的客戶(hù)價(jià)值
RFM模型與市場(chǎng)策略
RFM模型與活躍度分析
案例：淘寶客戶(hù)價(jià)值評估與促銷(xiāo)名單
案例：重購用戶(hù)特征分析

第四部分：產(chǎn)品專(zhuān)題分析
1、產(chǎn)品專(zhuān)題分析主要任務(wù)
產(chǎn)品設計分析
市場(chǎng)占有分析
累計銷(xiāo)量分析
定價(jià)策略分析
2、產(chǎn)品設計優(yōu)化（聯(lián)合分析法）
問(wèn)題：如何設計最優(yōu)的功能特征？
評估功能特征的重要性
評估功能特征的價(jià)值
案例：產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與設計分析
3、產(chǎn)品評估模型（隨機效用理論）
屬性重要性評估
市場(chǎng)占有率評估
產(chǎn)品價(jià)格彈性評估
評估產(chǎn)品的品牌價(jià)值
動(dòng)態(tài)調價(jià)（納會(huì )均衡價(jià)格）
案例：品牌價(jià)值與價(jià)格敏感度分析
案例：納什均衡價(jià)格

第五部分：產(chǎn)品定價(jià)策略
營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題：產(chǎn)品如何實(shí)現最優(yōu)定價(jià)？套餐價(jià)格如何確定？采用哪些定價(jià)策略可達到利潤最大化？
1、常見(jiàn)的定價(jià)方法
2、產(chǎn)品定價(jià)的理論依據
需求曲線(xiàn)與利潤最大化
如何求解最優(yōu)定價(jià)
案例：產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)求解
3、如何評估需求曲線(xiàn)
價(jià)格彈性
曲線(xiàn)方程（線(xiàn)性、乘冪）
4、如何做產(chǎn)品組合定價(jià)
5、如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價(jià)
最大收益定價(jià)（演進(jìn)規劃求解）
避免價(jià)格反轉的套餐定價(jià)
案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動(dòng)電話(huà)套餐定價(jià)
6、非線(xiàn)性定價(jià)原理
要理解支付意愿曲線(xiàn)
支付意愿曲線(xiàn)與需求曲線(xiàn)的異同
案例：雙重收費如何定價(jià)（如會(huì )費+按次計費）
7、階梯定價(jià)策略
案例：電力公司如何做階梯定價(jià)
8、數量折扣定價(jià)策略
案例：如何通過(guò)折扣來(lái)實(shí)現薄利多銷(xiāo)
9、定價(jià)策略的評估與選擇
案例：零售公司如何選擇最優(yōu)定價(jià)策略
10、航空公司的收益管理
收益管理介紹
如何確定機票預訂限制
如何確定機票超售數量
如何評估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實(shí)現收益管理（預訂/超售）

第六部分：產(chǎn)品推薦與協(xié)同過(guò)濾
問(wèn)題：購買(mǎi)A產(chǎn)品的顧客還常常要購買(mǎi)其他什么產(chǎn)品？應該給客戶(hù)推薦什么產(chǎn)品最有可能被接受？
1、從搜索引擎到推薦引擎
2、常用產(chǎn)品推薦模型及算法
3、基于流行度的推薦
基于排行榜的推薦，適用于剛注冊的用戶(hù)
優(yōu)化思路：分群推薦
4、基于內容的推薦CBR
關(guān)鍵問(wèn)題：如何計算物品的相似度
優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)化：Rocchio算法、基于標簽的推薦、基于興趣度的推薦
5、基于用戶(hù)的推薦
關(guān)鍵問(wèn)題：如何對用戶(hù)分類(lèi)/計算用戶(hù)的相似度
算法：按屬性分類(lèi)、按偏好分類(lèi)、按地理位置
6、協(xié)同過(guò)濾的推薦
基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾
基于物品的協(xié)同過(guò)濾
冷啟動(dòng)的問(wèn)題
案例：計算用戶(hù)相似度、計算物品相似度
7、基于分類(lèi)模型的推薦
8、其它推薦算法
LFM基于隱語(yǔ)義模型
按社交關(guān)系
基于時(shí)間上下文
9、多推薦引擎的協(xié)同工作

第七部分：信用評分卡模型
1、信用評分卡模型簡(jiǎn)介
2、評分卡的關(guān)鍵問(wèn)題
3、信用評分卡建立過(guò)程
篩選重要屬性
數據集轉化
建立分類(lèi)模型
計算屬性分值
確定審批閾值
4、篩選重要屬性
屬性分段
基本概念：WOE、IV
屬性重要性評估
5、數據集轉化
連續屬性最優(yōu)分段
計算屬性取值的WOE
6、建立分類(lèi)模型
訓練邏輯回歸模型
評估模型
得到字段系數
7、計算屬性分值
計算補償與刻度值
計算各字段得分
生成評分卡
8、確定審批閾值
畫(huà)K-S曲線(xiàn)
計算K-S值
獲取最優(yōu)閾值

第八部分：交叉銷(xiāo)售與關(guān)聯(lián)規則
1、關(guān)聯(lián)規則概述
2、常用關(guān)聯(lián)規則算法
Apriori算法
發(fā)現頻繁集
生成關(guān)聯(lián)規則
FP-Growth算法
構建FP樹(shù)
提取規則
案例：使用apriori實(shí)現關(guān)聯(lián)分析

10、基于關(guān)聯(lián)分析的推薦
如何制定套餐，實(shí)現交叉/捆綁銷(xiāo)售
案例：啤酒與尿布、颶風(fēng)與蛋撻
關(guān)聯(lián)分析模型原理（Association）
關(guān)聯(lián)規則的兩個(gè)關(guān)鍵參數
支持度
置信度
關(guān)聯(lián)分析的適用場(chǎng)景
案例：購物籃分析與產(chǎn)品捆綁銷(xiāo)售/布局優(yōu)化
案例：通信產(chǎn)品的交叉銷(xiāo)售與產(chǎn)品推薦

結束：課程總結與問(wèn)題答疑。 

• 低成本智能自動(dòng)化技能實(shí)戰培訓

   

  課程特色全面：從無(wú)動(dòng)力到有動(dòng)力裝置的LCIA，從基礎到精細化LCIA再到手元化等高級LCIA；治具類(lèi)、操作類(lèi)、搬運類(lèi)、品質(zhì)類(lèi)等等，一應俱全；實(shí)操：學(xué)員在道場(chǎng)內親自設計、動(dòng)手制作，全情體驗（拉線(xiàn)、自重、杠桿等原理的巧妙設計）；案例：各種類(lèi)型LCIA的視頻案例，如何建設LCIA道場(chǎng)LCIA模擬，茅塞頓開(kāi)；系統：從單個(gè)LCIA“點(diǎn)&..

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• 金牌促銷(xiāo)員實(shí)戰培訓課程

   

  第一講：認識促銷(xiāo)一.促銷(xiāo)的定義二.促銷(xiāo)員的角色(1)企業(yè)的代言人(2)溝通的橋梁(3)服務(wù)大使。三.促銷(xiāo)員的職責(1)宣傳品牌(2)銷(xiāo)售產(chǎn)品(3)布置賣(mài)場(chǎng)(4)收集信息。四、促銷(xiāo)的基本素質(zhì)(1)強烈的銷(xiāo)售意識；(2)熱情友好的服務(wù)；(3)熟練的推銷(xiāo)技巧；(4)勤奮的工..

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• 電話(huà)銷(xiāo)售溝通實(shí)戰培訓

   

  第一部分　準備篇　拿起電話(huà)前應做哪些準備第1講　產(chǎn)品了解透，做到心里有數　第2節　詳細了解你的客戶(hù)，知道什么是他們的菜　第3節　設計電話(huà)銷(xiāo)售腳本　第4節　確定明確的目標，保持思路清晰　分析：電話(huà)銷(xiāo)售溝通實(shí)戰培訓案例！解析：電話(huà)銷(xiāo)售溝通實(shí)戰內訓案例!案例：電話(huà)銷(xiāo)售溝通實(shí)戰課程案例分析！第2講　客戶(hù)需求要搞清，明確銷(xiāo)售的底..

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• 房地產(chǎn)銷(xiāo)售風(fēng)水開(kāi)運實(shí)戰培訓

   

  培訓大綱：一， 風(fēng)水基礎知識與門(mén)派簡(jiǎn)介：1， 風(fēng)水概念。2， 八宅風(fēng)水。3， 玄空風(fēng)水。4， 過(guò)路陰陽(yáng)。5， 楊公風(fēng)水。6， 三元風(fēng)水。7， 玄空大卦。8， 形勢與理氣。二， 基礎理論。陰陽(yáng)，五行，八卦，干支，龍，砂，水，向。四象，九行，元運。三， 樓盤(pán)環(huán)境風(fēng)水。1， 樓盤(pán)的周邊環(huán)境。2..

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• 如何有效管理經(jīng)銷(xiāo)商實(shí)戰培訓

   

  第一單元：正確看待廠(chǎng)商關(guān)系 經(jīng)銷(xiāo)商和廠(chǎng)家真的是“魚(yú)水關(guān)系”那么單純嗎？ 為什么說(shuō)廠(chǎng)商之間的關(guān)系有的時(shí)候不像魚(yú)和水、而是好像“魚(yú)和開(kāi)水” 經(jīng)銷(xiāo)商對廠(chǎng)家 的10種“副作用” 廠(chǎng)家對經(jīng)銷(xiāo)商的 10種“副作用” 正確認識經(jīng)銷(xiāo)商；認識經(jīng)銷(xiāo)商和廠(chǎng)家的關(guān)系實(shí)..

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• 房地產(chǎn)銷(xiāo)售全案實(shí)戰培訓

   

  房地產(chǎn)行業(yè)經(jīng)過(guò)了比實(shí)力、拼品牌、斗景觀(guān)之后，新一輪的競爭正漸漸地轉變?yōu)橛捎布母偁幧壍杰浖母偁?。因此企業(yè)在做好硬件方面的有關(guān)事項之后，必須要把精力集中在軟件方面，銷(xiāo)售人員作為現在房地產(chǎn)軟件戰斗中的核心隊伍，其戰斗力顯得尤為重要。戰斗前的準備——培訓將成為日后戰斗成敗的關(guān)鍵要素。 隨著(zhù)產(chǎn)業(yè)結構、科技時(shí)代、消費模式、社..

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