400-888-5228

培訓方式:

理論與案例相結(jié)合,資深顧問授課及輔導,小班授課保證質(zhì)量(8人以內(nèi)小班)

 

培訓講師:

長期應(yīng)用Hadoop系統(tǒng)的資深培訓講師,具備美國Cloudera公司認證的Hadoop管理員、開發(fā)員證書。

 

培訓目標:

  1. 數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論
  2. 大數(shù)據(jù)抽取的主流工具
  3. 大數(shù)據(jù)處理的方式方法
  4. 大數(shù)據(jù)存儲方式。
  5. 可視化展現(xiàn)。

培訓對象:

想了解數(shù)據(jù)挖掘理念、數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn),實際案例的業(yè)務(wù)人員、項目建設(shè)人員。

學員基礎(chǔ):

了解業(yè)務(wù)經(jīng)營狀況。

培訓大綱:

第一天:數(shù)據(jù)挖掘理論、數(shù)據(jù)抽取的主流工具

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

  1. 超市貨物擺放規(guī)則與銷售量的關(guān)系
  2. 貨物的搭配銷售關(guān)系

大數(shù)據(jù)處理原理

  1. 數(shù)據(jù)處理概念
  2. 處理步驟
  3. 處理方法

數(shù)據(jù)統(tǒng)計

  1. 數(shù)據(jù)統(tǒng)計概念
  2. 均值分析
  3. 頻率分析
  4. 相關(guān)分析
  5. 雙樣本方差檢驗
  6. 二項分布檢驗
  7. 快速聚類
  8. 主成份分析
  9. 方差分析
  10. 線性回歸
  11. 二值邏輯回歸
  12. 主成份分析
  13. 季節(jié)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)挖掘

  1. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  2. BPR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  3. 模糊聚類
  4. 關(guān)聯(lián)規(guī)則(單維、多維)
  5. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

圖形展現(xiàn)

  1. 序列圖
  2. 自相關(guān)圖
  3. 互相關(guān)圖
  4. P-P圖
  5. Q-Q圖
  6. 經(jīng)驗圖

數(shù)據(jù)抽取

  1. 數(shù)據(jù)抽取概念
  2. ?數(shù)據(jù)抽取步驟
  3. 數(shù)據(jù)抽取工具

數(shù)據(jù)處理

  1. 數(shù)據(jù)處理概念
  2. 數(shù)據(jù)處理方法、步驟
  3. 數(shù)據(jù)處理工具

第二天:數(shù)據(jù)存儲、可視化展現(xiàn)

數(shù)據(jù)存儲

  1. 概念
  2. 方法
  3. 存儲模型

數(shù)據(jù)可視展現(xiàn)方式

數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具

  1. 主流工具
  2. 工具對比

大數(shù)據(jù)使用案例

  1. 物流行車線路計算與實踐
  2. 用戶行為分析
  3. 商品推薦