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大数据分析与挖掘综合能力提升实战

大数据分析与挖掘综合能力提升实战

课程编号：32155

课程价格：￥26000/天

课程时长：3 天

课程人气：325

行业类别：行业通用     

专业类别：大数据 

授课讲师：傅一航

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
业务支撑部、运营分析部、数据分析部、大数据系统开发部等对业务数据分析有较高要求的相关人员。

【培训收益】


第一部分：数据建模过程
1、预测建模六步法
选择模型：基于业务选择恰当的数据模型
属性筛选：选择对目标变量有显著影响的属性来建模
训练模型：采用合适的算法对模型进行训练，寻找到最合适的模型参数
评估模型：进行评估模型的质量，判断模型是否可用
优化模型：如果评估结果不理想，则需要对模型进行优化
应用模型：如果评估结果满足要求，则可应用模型于业务场景
2、数据挖掘常用的模型
数值预测模型：回归预测、时序预测等
分类预测模型：逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等
市场细分：聚类、RFM、PCA等
产品推荐：关联分析、协同过滤等
产品优化：回归、随机效用等
产品定价：定价策略/最优定价等
3、属性筛选/特征选择/变量降维
基于变量本身特征
基于相关性判断
因子合并（PCA等）
IV值筛选（评分卡使用）
基于信息增益判断（决策树使用）
4、模型评估
模型质量评估指标：R^2、正确率/查全率/查准率/特异性等
预测值评估指标：MAD、MSE/RMSE、MAPE、概率等
模型评估方法：留出法、K拆交叉验证、自助法等
其它评估：过拟合评估
5、模型优化
优化模型：选择新模型/修改模型
优化数据：新增显著自变量
优化公式：采用新的计算公式
6、模型实现算法（暂略）
7、好模型是优化出来的
案例：通信客户流失分析及预警模型

第二部分：分类预测模型
问题：如何评估客户购买产品的可能性？如何预测客户的购买行为？如何提取某类客户的典型特征？如何向客户精准推荐产品或业务？
1、分类模型概述
2、常见分类预测模型
3、逻辑回归模型
逻辑回归模型原理及适用场景
逻辑回归的种类
二项逻辑回归
多项逻辑回归
如何解读逻辑回归方程
带分类自变量的逻辑回归分析
多元逻辑回归
案例：如何评估用户是否会购买某产品（二元逻辑回归）
案例：多品牌选择模型分析（多元逻辑回归）
4、分类决策树（DT）
问题：如何预测客户行为？如何识别潜在客户？
风控：如何识别欠贷者的特征，以及预测欠贷概率？
客户保有：如何识别流失客户特征，以及预测客户流失概率？
决策树分类简介
案例：美国零售商（Target）如何预测少女怀孕
演练：识别银行欠货风险，提取欠贷者的特征
构建决策树的三个关键问题
如何选择最佳属性来构建节点
如何分裂变量
修剪决策树
选择最优属性
熵、基尼索引、分类错误
属性划分增益
如何分裂变量
多元划分与二元划分
连续变量离散化（最优划分点）
修剪决策树
剪枝原则
预剪枝与后剪枝
构建决策树的四个算法
C5.0、CHAID、CART、QUEST
各种算法的比较
如何选择最优分类模型？
案例：商场酸奶购买用户特征提取
案例：客户流失预警与客户挽留
案例：识别拖欠银行货款者的特征，避免不良货款
案例：识别电信诈骗者嘴脸，让通信更安全
5、人工神经网络（ANN）
神经网络概述
神经网络基本原理
神经网络的结构
神经网络的建立步骤
神经网络的关键问题
BP反向传播网络（MLP）
径向基网络（RBF）
案例：评估银行用户拖欠货款的概率
6、判别分析（DA）
判别分析原理
距离判别法
典型判别法
贝叶斯判别法
案例：MBA学生录取判别分析
案例：上市公司类别评估
7、最近邻分类（KNN）
基本原理
关键问题
8、贝叶斯分类（NBN）
贝叶斯分类原理
计算类别属性的条件概率
估计连续属性的条件概率
贝叶斯网络种类：TAN/马尔科夫毯
预测分类概率（计算概率）
案例：评估银行用户拖欠货款的概率
9、支持向量机（SVM）
SVM基本原理
线性可分问题：最大边界超平面
线性不可分问题：特征空间的转换
维空难与核函数
第三部分：分类模型优化
1、集成方法的基本原理：利用弱分类器构建强分类模型
选取多个数据集，构建多个弱分类器
多个弱分类器投票决定
2、集成方法/元算法的种类
Bagging算法
Boosting算法
3、Bagging原理
如何选择数据集
如何进行投票
随机森林
4、Boosting的原理
AdaBoost算法流程
样本选择权重计算公式
分类器投票权重计算公式

第四部分：市场细分模型
问题：我们的客户有几类？各类特征是什么？如何实现客户细分，开发符合细分市场的新产品？如何提取客户特征，从而对产品进行市场定位？
1、市场细分的常用方法
有指导细分
无指导细分
2、聚类分析
如何更好的了解客户群体和市场细分？
如何识别客户群体特征？
如何确定客户要分成多少适当的类别？
聚类方法原理介绍
聚类方法作用及其适用场景
聚类分析的种类
K均值聚类（快速聚类）
案例：移动三大品牌细分市场合适吗？
演练：宝洁公司如何选择新产品试销区域？
演练：如何评选优秀员工？
演练：中国各省份发达程度分析，让数据自动聚类
层次聚类（系统聚类）：发现多个类别
R型聚类与Q型聚类的区别
案例：中移动如何实现客户细分及营销策略
演练：中国省市经济发展情况分析（Q型聚类）
演练：裁判评分的标准衡量，避免“黑哨”（R型聚类）
两步聚类
3、主成分分析
主成分分析方法介绍
主成分分析基本思想
主成分分析步骤
案例：如何评估汽车购买者的客户细分市场

第五部分：客户价值分析
营销问题：如何评估客户的价值？不同的价值客户有何区别对待？
1、如何评价客户生命周期的价值
贴现率与留存率
评估客户的真实价值
使用双向表衡量属性敏感度
变化的边际利润
案例：评估营销行为的合理性
2、RFM模型（客户价值评估）
RFM模型，更深入了解你的客户价值
RFM模型与市场策略
RFM模型与活跃度分析
案例：淘宝客户价值评估与促销名单
案例：重购用户特征分析

第六部分：产品推荐模型
问题：购买A产品的顾客还常常要购买其他什么产品？应该给客户推荐什么产品最有可能被接受？
1、常用产品推荐模型
2、关联分析
如何制定套餐，实现交叉/捆绑销售
案例：啤酒与尿布、飓风与蛋挞
关联分析模型原理（Association）
关联规则的两个关键参数
支持度
置信度
关联分析的适用场景
案例：购物篮分析与产品捆绑销售/布局优化
案例：通信产品的交叉销售与产品推荐
3、协同过滤

第七部分：产品设计优化
1、联合分析法
2、离散选择模型
如何评估客户购买产品的概率
如何指导产品开发？如何确定产品的重要特性
竞争下的产品动态调价
如何评估产品的价格弹性
案例：产品开发与设计分析
案例：品牌价值与价格敏感度分析
案例：纳什均衡价格
3、品牌价值评估
4、新产品市场占有率评估

第八部分：产品定价策略及产品最优定价
营销问题：产品如何实现最估定价？套餐价格如何确定？采用哪些定价策略可达到利润最大化？
1、常见的定价方法
2、产品定价的理论依据
需求曲线与利润最大化
如何求解最优定价
案例：产品最优定价求解
3、如何评估需求曲线
价格弹性
曲线方程（线性、乘幂）
4、如何做产品组合定价
5、如何做产品捆绑/套餐定价
最大收益定价（演进规划求解）
避免价格反转的套餐定价
案例：电信公司的宽带、IPTV、移动电话套餐定价
6、非线性定价原理
要理解支付意愿曲线
支付意愿曲线与需求曲线的异同
案例：双重收费如何定价（如会费+按次计费）
7、阶梯定价策略
案例：电力公司如何做阶梯定价
8、数量折扣定价策略
案例：如何通过折扣来实现薄利多销
9、定价策略的评估与选择
案例：零售公司如何选择最优定价策略
10、航空公司的收益管理
收益管理介绍
如何确定机票预订限制
如何确定机票超售数量
如何评估模型的收益
案例：FBN航空公司如何实现收益管理（预订/超售）
第九部分：信用评分卡模型
1、信用评分卡模型简介
2、评分卡的关键问题
3、信用评分卡建立过程
筛选重要属性
数据集转化
建立分类模型
计算属性分值
确定审批阈值
4、筛选重要属性
属性分段
基本概念：WOE、IV
属性重要性评估
5、数据集转化
连续属性最优分段
计算属性取值的WOE
6、建立分类模型
训练逻辑回归模型
评估模型
得到字段系数
7、计算属性分值
计算补偿与刻度值
计算各字段得分
生成评分卡
8、确定审批阈值
画K-S曲线
计算K-S值
获取最优阈值

第十部分：实战篇
1、电信业客户流失预警和客户挽留模型实战
2、银行欠贷风险预测模型实战
3、银行信用卡评分模型实战

结束：课程总结与问题答疑。 

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