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互聯網時代大數據挖掘、信息分析及應用

課程編號:40600

課程價格:¥19000/天

課程時長:2 天

課程人氣:491

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:駱飛

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


一:大數據的時代背景以及對企業的影響

1 大數據的起源概念

2 大數據的應用現狀

3 大數據的發展趨勢、機遇與挑戰

二:數據挖掘與商務智能的流程與方法論

1 數據挖掘的概念

2 數據挖掘的流程

3 商務智能需要數據挖掘

4 BI是數據挖掘嗎?數據挖掘與數據分析的區別與聯系

5 從數據挖掘到大數據挖掘

6 說說時髦的機器學習

三:基于統計的數據分析技術

1 如何分析業務問題?以業務為導向,業務思維貫穿數據分析過程。數據分析的方法論(PEST、4P、5W2H、邏輯樹、用戶使用行為)

2 如何解決業務問題?數據化決策支持與營運,數據分析的方法

3 基礎數據分析方法(對比、分組、平均、結構、交叉)

4 綜合數據分析方法(層次分析、杜邦分析、漏斗分析、矩陣分析)

5 高級數據分析方法(相關分析、方差分析、主成分分析)

四:大數據中的數據管理系統與聯機分析處理

1 大數據的技術體系:數據存儲、數據計算、數據挖掘

2 數據存儲(管理)技術的發展

3 數據計算技術的發展

4 數據分析技術的發展:從聯機分析處理到數據挖掘

五 數據挖掘技術及電信行業應用

1 數據挖掘做什么?分類、聚類、預測、關聯

2 分類算法及行業應用(決策樹、邏輯回歸算法,客戶維系挽留、營銷目標客戶獲取)

3 聚類算法及行業應用(層次聚類、k-means算法,客戶細分)

4 預測算法及行業應用(回歸及時間序列算法,kpi預測)

5 關聯算法及行業應用(apriori算法,交叉營銷及套餐設計)

6 數據挖掘工具

六 數據挖掘及商務智能應用典型案例(基于大數據的終端營銷)

1 業務分析(換機場景分析,建立業務模型)

2 數據需求(從業務模型到數據模型)

3 數據準備(BI數據,互聯網訪問(瀏覽、搜索)手機終端相關內容的數據

4 數據處理

5 算法建模(分類模型和細分模型,挖掘換機需求高的客戶)

6 建模的精細化(關聯模型,營銷流程的每一個環節,客戶終端偏好的匹配:廠商、價格、網絡制式、分辨率等)

7 營銷策略制定

8 模型評估 

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