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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

主講老師: 林海 林海

主講師資:林海

課時安排: 1天/6小時
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 目前,市面上流行的大數(shù)據(jù)培訓一部分側重于實現(xiàn)算法和公式推導,適合編程人士學習,但過于晦澀,需要較高的學歷基礎,另外一部分側重于創(chuàng)新理念和案例介紹,適合普及概念,但缺乏實戰(zhàn)性,不利于深度的理解和把握,無法為我所用。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經(jīng)濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產(chǎn) | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數(shù)字化轉型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2023-06-25 13:54


課程背景

時移而勢變,互聯(lián)網(wǎng)帶來了“大數(shù)據(jù)(BigData)”的爆發(fā),企業(yè)和個人被卷入了新的數(shù)字化洪流。你的客戶、你的員工已經(jīng)被悄無聲息的改變,工業(yè)時代的致勝秘籍和戰(zhàn)略空間已經(jīng)不再繼續(xù)有效,大數(shù)據(jù)給我們帶來了新的價值創(chuàng)造方式。

目前,市面上流行的大數(shù)據(jù)培訓一部分側重于實現(xiàn)算法和公式推導,適合編程人士學習,但過于晦澀,需要較高的學歷基礎,另外一部分側重于創(chuàng)新理念和案例介紹,適合普及概念,但缺乏實戰(zhàn)性,不利于深度的理解和把握,無法為我所用。

為了彌補這些不足,融業(yè)務和技術創(chuàng)新于一體,林海老師根據(jù)長時間的理論和實踐經(jīng)驗,開發(fā)了本門課程,將會帶給學員全新的知識體驗,啟發(fā)自己的大數(shù)據(jù)思維,獲得大數(shù)據(jù)算法的框架和使用指引,可以在工作中靈活運用,幫助企業(yè)洞察問題、發(fā)現(xiàn)規(guī)律和改進方向,并能夠運用所學知識,結合公司實際情況,再造自己的數(shù)字化業(yè)務。

 

主要話題

數(shù)據(jù)分析思維的“破”與“立”

世界認知的重構:數(shù)據(jù)分析的模型和算法

數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn):從代碼中觀測世界的變化

創(chuàng)新:“始”于問題,庖丁解牛、“終”于解決

 

課程大綱

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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