數(shù)據(jù)分析
發(fā)布時(shí)間:2019-12-11 15:31:58
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課程描述INTRODUCTION
數(shù)據(jù)分析公開課
培訓(xùn)講師：
課程價(jià)格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：2天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
數(shù)據(jù)分析公開課
課程大綱:
第一部分、數(shù)據(jù)分析
商業(yè)數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)挖掘Road Maps
R、python簡(jiǎn)單介紹
數(shù)據(jù)探索
數(shù)據(jù)預(yù)處理
構(gòu)建新的變量
異常值處理
數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)分析應(yīng)用流程
第二部分、分類方法
回歸分析
相關(guān)性
線性回歸與擬合
最小二乘法的幾何解釋
線性回歸中的變量選擇
回歸算法的評(píng)估與選擇
KNN 分類器
確定相鄰的樣本數(shù)據(jù)
分類規(guī)則
參數(shù)K的選擇
算法優(yōu)缺點(diǎn)
案例分析：如何選擇相似用戶？
邏輯回歸
邏輯回歸模型
分類算法的評(píng)估
案例分析：用戶借貸能力判定
決策樹
迭代分割
純度的計(jì)算
決策樹的使用效果
如何避免過(guò)擬合
剪枝與終止條件
案例分析：如何利用決策樹的提取出業(yè)務(wù)規(guī)則？
（補(bǔ)充）樹模型應(yīng)用——隨機(jī)森林
案例分析：如何幫助業(yè)務(wù)方篩選出重要的業(yè)務(wù)變量？
第三部分、聚類算法
聚類問(wèn)題介紹
兩條數(shù)據(jù)之間的距離
歐式距離
數(shù)值型數(shù)據(jù)處理與距離函數(shù)
類別型數(shù)據(jù)的距離計(jì)算
混合類型數(shù)據(jù)的距離計(jì)算
兩個(gè)類別之間的距離
*距離、最小聚類、中心距離
K-means
如何選擇參數(shù)K
層次聚類
案例分析：如何選擇相似用戶？
第四部分、異常檢測(cè)
異常值檢測(cè)
異常團(tuán)體識(shí)別
案例分析：無(wú)監(jiān)督反欺詐方案應(yīng)用
業(yè)務(wù)思考：如何構(gòu)建一個(gè)反欺詐系統(tǒng)？
第五部分、時(shí)間序列預(yù)測(cè)
時(shí)間序列回歸模型
預(yù)測(cè)變量篩選
回歸預(yù)測(cè)
非線性回歸
相關(guān)、因果和預(yù)測(cè)
時(shí)間序列分解
時(shí)間序列成分
移動(dòng)平均
經(jīng)典時(shí)間序列分解
ST分解法
趨勢(shì)性、季節(jié)性判定
業(yè)務(wù)思考：如何對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行聚類？
分解法預(yù)測(cè)
時(shí)間序列類異常值檢測(cè)
業(yè)務(wù)思考：如何評(píng)估促銷活動(dòng)效果？
ARIMA模型
平穩(wěn)性和差分
延遲算子
自回歸與移動(dòng)平均
非季節(jié)性arima
參數(shù)估計(jì)與選擇
季節(jié)性arima
高級(jí)預(yù)測(cè)方法
復(fù)雜的季節(jié)性
向量自回歸
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
實(shí)際預(yù)測(cè)問(wèn)題
周數(shù)據(jù)、天粒度數(shù)據(jù)以及小時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
預(yù)測(cè)組合
長(zhǎng)序列與短序列預(yù)測(cè)
訓(xùn)練集與測(cè)試集
缺失值與異常值
案例分享：共享單車Daiy天粒度需求預(yù)測(cè)
數(shù)據(jù)分析公開課
轉(zhuǎn)載：http://www.moqiwei.com/gkk_detail/229458.html
已開課時(shí)間Have start time
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