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數(shù)據(jù)分析挖掘的課程

概述
數(shù)據(jù)挖掘研究方向
超大數(shù)據(jù)分析
文本/web數(shù)據(jù)挖掘
客戶(hù)行為模式分析
常用分析工具
CRISP方法論
案例演練：一個(gè)案例學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析方法論。
數(shù)據(jù)審核和數(shù)據(jù)清洗
有問(wèn)題的數(shù)據(jù)將帶來(lái)有問(wèn)題的結(jié)果，因此在分析之前應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量的審核。
數(shù)據(jù)審核的目的
定性變量和定量變量的不同審核方法
數(shù)據(jù)審核的步驟
極端值和缺失值的發(fā)現(xiàn)
數(shù)據(jù)分布特征
數(shù)據(jù)清洗
缺失值處理策略
極端值處理策略
保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性
實(shí)戰(zhàn)案例
數(shù)據(jù)特征描繪
業(yè)務(wù)分析之時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征或者規(guī)律，是一個(gè)分析人員必備的技能，本節(jié)用圖形化的方式，描繪數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。
分布規(guī)律描述
直方圖
箱體圖
二維點(diǎn)圖
QQ圖
相關(guān)關(guān)系描述
散點(diǎn)圖
矩陣圖
對(duì)比分析
星狀圖
條形圖
趨勢(shì)分析
折線圖
季節(jié)分解
異常值分析
發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)當(dāng)中的異常數(shù)據(jù)的方法。
SPSS異常值分析法
統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)概念
假設(shè)檢驗(yàn)原理與應(yīng)用
F檢驗(yàn)
T檢驗(yàn)
方差分析
因子分析和主成分分析
回歸分析原理與應(yīng)用
時(shí)間序列分析
預(yù)測(cè)技術(shù)可以使工作更具有前瞻性，本節(jié)介紹預(yù)測(cè)的概念和工具。
周期分析
新產(chǎn)品和老產(chǎn)品在時(shí)序上的不同
曲線估計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
ARIMA模型
聚類(lèi)分析
客戶(hù)細(xì)分是大數(shù)據(jù)時(shí)代*營(yíng)銷(xiāo)的先決條件，聚類(lèi)分析算法有助于快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，找到*的客戶(hù)分類(lèi)方式。
聚類(lèi)分析的用途
快速聚類(lèi)
系統(tǒng)聚類(lèi)
兩步聚類(lèi)
案例
分類(lèi)算法
分類(lèi)算法的用途很多，以數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)的概念為例：傳統(tǒng)針對(duì)所有客戶(hù)的群體推送帶來(lái)成本過(guò)高，效率偏低的問(wèn)題。分類(lèi)算法的優(yōu)點(diǎn)在于通過(guò)精準(zhǔn)的客戶(hù)定位，提升內(nèi)容推送的精準(zhǔn)度，減少對(duì)客戶(hù)的騷擾，降低成本，縮短時(shí)間，提升企業(yè)利潤(rùn)。
概述
不同的決策樹(shù)算法
CHAID
CRT
Logistic回歸
案例解析

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