Python实现大数据挖掘技术培训

【培训对象】
业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。

【培训收益】

第一部分：Python语言基础
目的：掌握基本的Python编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作
1、Python简介
2、开发环境搭建
Python的安装
扩展库的安装
3、掌握Python的简单数据类型
 字符串的使用及操作
整数、浮点数
4、掌握基本语句：
if、while、for、print等
基本运算：
函数定义、参数传递、返回值
5、掌握复杂的数据类型：列表/元组
列表操作：访问、添加、修改、删除、排序
列表切片、复制等
列表相关的函数、方法
元组的应用
6、复杂数据类型：字典
创建、访问、修改、删除、遍历
字典函数和方法
7、复杂数据类型：集合
8、掌握面向对象编程思想
创建类、继承类
模块
9、函数定义、参数传递、返回值
10、标准库与扩展库的导入
11、异常处理:try-except块
演练：基本的Python编程语句

第二部分：Python扩展库
目的：掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固Python语言
1、数据挖掘常用扩展库介绍
Numpy数组处理支持
Scipy矩阵计算模块
Matplotlib数据可视化工具库
Pandas数据分析和探索工具
StatsModels统计建模库
Scikit-Learn机器学习库
Keras深度学习（神经网络）库
Gensim文本挖掘库
2、数据集读取与操作：读取、写入
读写文本文件
读写CSV文件
读写Excel文件
从数据库获取数据集
3、数据集的核心数据结构（Pandas数据结构）
DataFrame对象及处理方法
Series对象及处理方法
演练：用Python实现数据的基本统计分析功能

第三部分：数据可视化处理
目的：掌握作图扩展库，实现数据可视化
1、常用的Python作图库
Matplotlib库
Pygal库
2、实现分类汇总
演练：按性别统计用户人数
演练：按产品+日期统计各产品销售金额
3、各种图形的画法
直方图
饼图
折线图
散点图
4、绘图的美化技巧
演练：用Python库作图来实现产品销量分析，并可视化

第四部分：数据理解和数据准备
目的：掌握数据预处理的基本环节，以及Python的实现
1、数据预处理
异常值处理：3σ准则，IQR准则
缺失值插补：均值、拉格朗日插补
数据筛选/抽样
数据的离散化处理
变量变换、变量派生
2、数据的基本分析
相关分析：原理、公式、应用
方差分析：原理、公式、应用
卡方分析：原理、公式、应用
主成分分析：降维
案例：用Python实现数据预处理及数据准备

第五部分：分类预测模型实战
1、常见分类预测的模型与算法
2、如何评估分类预测模型的质量
查准率
查全率
ROC曲线
3、逻辑回归分析模型
逻辑回归的原理
逻辑回归建模的步骤
逻辑回归结果解读
案例：用sklearn库实现银行贷款违约预测
4、决策树模型
决策树分类的原理
决策树的三个关键问题
决策树算法与实现
案例：电力窃漏用户自动识别
5、决策树算法
最优属性选择算法：ID3、ID4.0、ID5.0
连续变量分割算法
树剪枝：预剪枝、后剪枝
6、人工神经网络模型（ANN）
神经网络概述
神经元工作原理
常见神经网络算法（BP、LM、RBF、FNN等）
案例：神经网络预测产品销量
7、支持向量机（SVM）
SVM基本原理
维灾难与核心函数
案例：基于水质图像的水质评价
8、贝叶斯分析
条件概率
常见贝叶斯网络

第六部分：数值预测模型实战
1、常用数值预测的模型
通用预测模型：回归模型
季节性预测模型：相加、相乘模型
新产品预测模型：珀尔曲线与龚铂兹曲线
2、回归分析概念
3、常见回归分析类别
4、回归分析常见算法
梯度上升/下降法
普通最小二乘法OLS
局部加权线性回归LWLR
岭回归（RR）
套索回归Lasso
ElasticNet回归
第七部分：聚类分析（客户细分）实战
1、客户细分常用方法
2、聚类分析（Clustering）
聚类方法原理介绍及适用场景
常用聚类分析算法
聚类算法的评价
案例：使用SKLearn实现K均值聚类
案例：使用TSNE实现聚类可视化
3、RFM模型分析
RFM模型，更深入了解你的客户价值
RFM模型与市场策略
案例：航空公司客户价值分析

第八部分：关联规则分析实战
1、关联规则概述
2、常用关联规则算法
Apriori算法
发现频繁集
生成关联规则
FP-Growth算法
构建FP树
提取规则
3、时间序列分析
案例：使用apriori库实现关联分析
案例：中医证型关联规则挖掘

第九部分：案例实战
1、客户流失预测和客户挽留模型
2、银行欠贷风险预测模型

结束：课程总结与问题答疑。 

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