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【培訓收益】
第一天上午：統計分析原理
1、從最簡單的案例開始
2、統計基礎
3、描述性統計
4、用SPSS實現描述性統計的案例
5、回歸分析：線性回歸
6、回歸分析：logistics回歸
7、用SPSS實現回歸分析的案例
8、可視化工具
第一天下午：數據庫與數據倉庫介紹
1、數據庫概述
2、SQL（基本的增、刪、改、查）
3、SQL（稍復雜的子句或嵌套）
4、基于MySQL的上機操作SQL語言
5、數據倉庫：度量與維度
6、數據倉庫：星型模型、雪花模型
7、ETL
8、上機操作（構建一個cube）
第二天上午：數據挖掘方法（1）
1、基本概念
2、R語言簡介
3、特征提取
4、決策樹模型
5、用R語言實現的決策樹案例
6、精確率、召回率與F1
7、監督學習和無監督學習
第二天下午：數據挖掘方法（2）
1、聚類分析
2、用R語言實現的聚類分析案例
3、關聯規則
4、用R語言實現的關聯規則案例
5、神經網絡
6、用R語言實現的神經網絡案例
葉梓，上海交通大學計算機專業博士畢業，高級工程師。主研方向：數據挖掘、機器學習、人工智能。歷任國內知名上市IT企業的AI技術總監、資深技術專家，市級行業大數據平臺技術負責人。
長期負責城市信息化智能平臺的建設工作，開展行業數據的智能化應用研發工作，牽頭多個省級、市級行業智能化信息系統的建設，主持設計并搭建多個省級、市級行業大數據平臺。參與國家級人工智能課題，牽頭上海市級人工智能示范應用課題研究。
帶領團隊在相關行業領域研發多款人工智能創新產品，成功落地多項大數據、人工智能前沿項目，其中信息化智能平臺項目曾榮獲：“上海市信息技術優秀應用成果獎”。帶領團隊在參加國際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績。參與國家級、省級大數據技術標準的制定，曾獲省部級以上的科技創新一等獎。
1. 論文發表/項目經歷
在國內外期刊、會議中發表論文27篇，其中被SCI/EI收錄4篇
項目經歷：
l 上海市城市信息化人工智能項目 項目負責人
ü 研發智能服務系統，包括：元宇宙與虛擬數字人、基于人工智能的內容生成（AIGC）、基于NLP技術的對話系統、基于深度學習的圖像識別系統、基于智能推理的行業推薦系統。
相關工作：
作為項目總負責，負責項目管理、產品研發、系統分析、技術指導、算法指導等。
l 上海市城市智能信息化工程 總工程師
ü 采用大數據技術，建設市級信息平臺，完成試點單位接入并采集居民相關信息，實現市級平臺檔案等服務，并實現所有單位的全面接入。
ü 為解決超量數據的存儲與計算的問題，搭建了存儲全市數據的云計算平臺，并在其上進行了基于大數據的分析和挖掘工作。
相關工作：
作為總工程師，負責技術管理、系統分析、云平臺數據存儲設計、數據分析與挖掘指導、開發指導。
l 上海市城市信息化領域智能聯網工程 技術經理
ü 建設內容包括：接入單位的聯網；智能卡的實現；城市信息化智能平臺的升級；科研平臺的擴展與升級；建立決策支持系統；評估體系的展示設計；短信平臺的實現；違規操作的提醒；協同智能服務平臺的實現等。
相關工作：
作為技術經理負責總體架構設計、接口設計、大數據平臺設計、AI技術指導等。
3. 主攻方向
具有扎實的數據挖掘、機器學習、深度學習等人工智能理論基礎；了解AIGC等技術前沿動態。
精通機器學習、深度學習的理論、模型、算法、調優等；精通算法設計；
熟悉深度學習在自然語言處理、計算機視覺兩大核心領域的實用技巧；
15年以上的程序開發經驗，熟悉常用程序開發架構，獨立完成多個產品級軟件的設計與開發。
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【課程背景】數據分析有多個含義，普通含義的數據分析包括展現數據的趨勢，對數據做分類匯總，發現其中的TOPN數據，對比數據的不同與變化等。這些常規分析可以通過數據透視表來完成。這些內容在課程《業務數據分析I》中已經詳細介紹了。而對數據的深入分析還包括發現數據之間的模式，規律，相關性及因果關系，預測未來業務數據，對數據進行統計分析從而發現問題等等。 ..
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【課程背景】數據分析是數據應用的重要目的。海量的，紛繁復雜的原始數據只有經過分析才能抽取關鍵信息，獲得對數據的準確認知，才能對未來起到知道作用。本課程從準備數據開始，一步一步的經過數據整理，分析，最終做出報表呈現分析結果，并通過各個領域的案例，使您可以快速將學習到的分析和預測方法落實到您的實際工作中。【課程大綱】（..
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課程背景據統計，我們日常工作中，通過視覺獲取的信息超過70%，所以如何將數據圖示化、視覺化，如果讓老板、領導或者客戶、消費者在短時間內迅速get到你想表達的信息在當今信息化時代顯得尤為重要。基于商務應用需要，Office高效辦公專家李憲磊老師以多年的企業實戰工作經驗和企業實際需求為出發點，開發出《數據分析與圖示化呈現技巧》課程。本課程結合日常的數據信..
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第一單元 用戶分類1.用戶分析集中的三個方面u用戶統計監控u用戶定向營銷u用戶調研2.互聯網思維——用戶為中心u顧客-用戶u顧客為中心-用戶為中心u顧客至上-用戶體驗至上3.用戶分析的指標u訪問用戶數u新用戶數u活躍用戶數u流失用戶數4.新老用戶5.新活躍用戶和流失用戶 ..
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一、大數據未來的通行證美國的大數據、阿里的大數據大數據改變未來未來誰是王者案例：未來的一天、IBM的規劃二、數據分析五步法1）數據搜集數據搜集不等CRM2）數據清洗3）數據建模4) 數據整理三、市場調查1）市場調研帶來哪些價值機會點研究品牌研究廣告促銷研究滿意度研究四、數據分..
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