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互聯(lián)網(wǎng)時代大數(shù)據(jù)挖掘、信息分析及應(yīng)用

課程編號:40600

課程價格:¥19000/天

課程時長:2 天

課程人氣:363

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:大數(shù)據(jù) 

授課講師:駱飛

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】


【培訓(xùn)收益】


一:大數(shù)據(jù)的時代背景以及對企業(yè)的影響

1 大數(shù)據(jù)的起源概念

2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

3 大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢、機遇與挑戰(zhàn)

二:數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能的流程與方法論

1 數(shù)據(jù)挖掘的概念

2 數(shù)據(jù)挖掘的流程

3 商務(wù)智能需要數(shù)據(jù)挖掘

4 BI是數(shù)據(jù)挖掘嗎?數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別與聯(lián)系

5 從數(shù)據(jù)挖掘到大數(shù)據(jù)挖掘

6 說說時髦的機器學(xué)習(xí)

三:基于統(tǒng)計的數(shù)據(jù)分析技術(shù)

1 如何分析業(yè)務(wù)問題?以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向,業(yè)務(wù)思維貫穿數(shù)據(jù)分析過程。數(shù)據(jù)分析的方法論(PEST、4P、5W2H、邏輯樹、用戶使用行為)

2 如何解決業(yè)務(wù)問題?數(shù)據(jù)化決策支持與營運,數(shù)據(jù)分析的方法

3 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析方法(對比、分組、平均、結(jié)構(gòu)、交叉)

4 綜合數(shù)據(jù)分析方法(層次分析、杜邦分析、漏斗分析、矩陣分析)

5 高級數(shù)據(jù)分析方法(相關(guān)分析、方差分析、主成分分析)

四:大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)與聯(lián)機分析處理

1 大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系:數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)挖掘

2 數(shù)據(jù)存儲(管理)技術(shù)的發(fā)展

3 數(shù)據(jù)計算技術(shù)的發(fā)展

4 數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展:從聯(lián)機分析處理到數(shù)據(jù)挖掘

五 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及電信行業(yè)應(yīng)用

1 數(shù)據(jù)挖掘做什么?分類、聚類、預(yù)測、關(guān)聯(lián)

2 分類算法及行業(yè)應(yīng)用(決策樹、邏輯回歸算法,客戶維系挽留、營銷目標(biāo)客戶獲取)

3 聚類算法及行業(yè)應(yīng)用(層次聚類、k-means算法,客戶細分)

4 預(yù)測算法及行業(yè)應(yīng)用(回歸及時間序列算法,kpi預(yù)測)

5 關(guān)聯(lián)算法及行業(yè)應(yīng)用(apriori算法,交叉營銷及套餐設(shè)計)

6 數(shù)據(jù)挖掘工具

六 數(shù)據(jù)挖掘及商務(wù)智能應(yīng)用典型案例(基于大數(shù)據(jù)的終端營銷)

1 業(yè)務(wù)分析(換機場景分析,建立業(yè)務(wù)模型)

2 數(shù)據(jù)需求(從業(yè)務(wù)模型到數(shù)據(jù)模型)

3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(BI數(shù)據(jù),互聯(lián)網(wǎng)訪問(瀏覽、搜索)手機終端相關(guān)內(nèi)容的數(shù)據(jù)

4 數(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)模型,營銷流程的每一個環(huán)節(jié),客戶終端偏好的匹配:廠商、價格、網(wǎng)絡(luò)制式、分辨率等)

7 營銷策略制定

8 模型評估 

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