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    進(jìn)入大數據的真實(shí)世界-數據挖掘入門(mén)和應用

    課程編號:51472

    課程價(jià)格:/天

    課程時(shí)長(cháng):2 天

    課程人氣:349

    行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數據 

    授課講師:林海

    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】


    【培訓收益】


    第一單元 思維轉變:從報表統計思維進(jìn)入數據分析思維
    一、入門(mén):數據是對“事實(shí)”的觀(guān)測
    二、轉變:數據思維意味著(zhù)什么
    1、主動(dòng)找數據變?yōu)楸粍?dòng)推薦
    2、抽樣數據變?yōu)槿瘮祿?br /> 3、要求精確變?yōu)闅g迎復雜
    4、事后分析變?yōu)閷?shí)時(shí)監控
    5、專(zhuān)家分析變?yōu)闄C器學(xué)習
    6、由流程為核心變?yōu)橐詳祿楹诵?br /> 7、由客戶(hù)分類(lèi)變?yōu)閭€(gè)性化服務(wù)
    8、由人與人連接變?yōu)槿伺c機器連接

    第二單元 認知重構:進(jìn)入模型和算法統治的世界
    一、數據分析三大核心模型
    1、分類(lèi):真與假;好與壞;高、中、低。不會(huì )分類(lèi),就不會(huì )思考
    2、預測:輸入變量,求得結果。代表了掌握規律的能力,生活是可預知的
    3、相關(guān)性:模糊、近似、有關(guān),是一種簡(jiǎn)便的、粗略的全盤(pán)操控能力
    二、五大初級算法
    1、相關(guān)性分析:最入門(mén)、最常用、最剛需的分析方法
    2、散點(diǎn)圖分析:最被忽略的探索性分析方法
    3、概覽性分析:教科書(shū)上都不重視的全局總覽的分析方法
    4、回歸分析:最容易理解的由x推導出y的方程式分析法
    5、聚類(lèi)分析:最粗暴的物以類(lèi)聚人以群分的分析方法
    三、六大中級算法
    1、降維分析:數據太多,抓住主要數據的方法
    2、決策樹(shù)分析:最容易理解的決策分析
    3、關(guān)聯(lián)規則分析:貌似沒(méi)有規模,卻可以尋找一個(gè)規律
    4、相似性分析:當前最熱門(mén)的分析方法,如:人臉識別、指紋識別
    5、可視化分析:河流圖、風(fēng)向圖、熱力圖等各種別具一格的數據呈現方式
    6、文本分析:從大量的文字中快速提取關(guān)鍵信息
    四、兩大大數據高級算法
    1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法:最牛逼的模擬大腦的算法,如埃爾法狗圍棋
    2、支持向量機算法:實(shí)用性和準確性較強的一個(gè)機器學(xué)習算法

    第三單元 操作實(shí)戰:從代碼中觀(guān)測到的“真實(shí)”世界
    一、學(xué)會(huì )用數據分析創(chuàng )新性的解決問(wèn)題
    1、What:?jiǎn)?wèn)題是什么
    2、Judgement:能用數據分析解決嗎
    3、Prerequisite:具備數據基礎嗎
    4、ModelSelect:選擇哪個(gè)模型
    5、Visualization:怎么呈現結果
    6、Design:設計流程,形成文檔
    二、學(xué)會(huì )用代碼去測試和逼近真相
    1、數據獲?。▽霐祿?、爬取數據)
    2、數據探索分析、概覽分析
    3、明確分析目的
    4、選擇x和y
    5、對格式進(jìn)行轉換
    6、選擇模型(模型選擇準則)
    7、使用交叉驗證規則,切分數據
    8、用模型進(jìn)行訓練
    9、分析模型預測結果
    10、確定最優(yōu)模型
    11、使用和預測
    12、報告和呈現 

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