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進入大數(shù)據(jù)的真實世界-數(shù)據(jù)挖掘入門和應用

課程編號:51472

課程價格:/天

課程時長:2 天

課程人氣:309

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:林海

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


第一單元 思維轉變:從報表統(tǒng)計思維進入數(shù)據(jù)分析思維
一、入門:數(shù)據(jù)是對“事實”的觀測
二、轉變:數(shù)據(jù)思維意味著什么
1、主動找數(shù)據(jù)變?yōu)楸粍油扑]
2、抽樣數(shù)據(jù)變?yōu)槿瘮?shù)據(jù)
3、要求精確變?yōu)闅g迎復雜
4、事后分析變?yōu)閷崟r監(jiān)控
5、專家分析變?yōu)闄C器學習
6、由流程為核心變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為核心
7、由客戶分類變?yōu)閭€性化服務
8、由人與人連接變?yōu)槿伺c機器連接

第二單元 認知重構:進入模型和算法統(tǒng)治的世界
一、數(shù)據(jù)分析三大核心模型
1、分類:真與假;好與壞;高、中、低。不會分類,就不會思考
2、預測:輸入變量,求得結果。代表了掌握規(guī)律的能力,生活是可預知的
3、相關性:模糊、近似、有關,是一種簡便的、粗略的全盤操控能力
二、五大初級算法
1、相關性分析:最入門、最常用、最剛需的分析方法
2、散點圖分析:最被忽略的探索性分析方法
3、概覽性分析:教科書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、聚類分析:最粗暴的物以類聚人以群分的分析方法
三、六大中級算法
1、降維分析:數(shù)據(jù)太多,抓住主要數(shù)據(jù)的方法
2、決策樹分析:最容易理解的決策分析
3、關聯(lián)規(guī)則分析:貌似沒有規(guī)模,卻可以尋找一個規(guī)律
4、相似性分析:當前最熱門的分析方法,如:人臉識別、指紋識別
5、可視化分析:河流圖、風向圖、熱力圖等各種別具一格的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式
6、文本分析:從大量的文字中快速提取關鍵信息
四、兩大大數(shù)據(jù)高級算法
1、神經(jīng)網(wǎng)絡算法: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:實用性和準確性較強的一個機器學習算法

第三單元 操作實戰(zhàn):從代碼中觀測到的“真實”世界
一、學會用數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新性的解決問題
1、What:問題是什么
2、Judgement:能用數(shù)據(jù)分析解決嗎
3、Prerequisite:具備數(shù)據(jù)基礎嗎
4、ModelSelect:選擇哪個模型
5、Visualization:怎么呈現(xiàn)結果
6、Design:設計流程,形成文檔
二、學會用代碼去測試和逼近真相
1、數(shù)據(jù)獲?。▽霐?shù)據(jù)、爬取數(shù)據(jù))
2、數(shù)據(jù)探索分析、概覽分析
3、明確分析目的
4、選擇x和y
5、對格式進行轉換
6、選擇模型(模型選擇準則)
7、使用交叉驗證規(guī)則,切分數(shù)據(jù)
8、用模型進行訓練
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(xiàn) 

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