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互联网时代大数据挖掘、信息分析及应用

课程编号:40600

课程价格:¥19000/天

课程时长:2 天

课程人气:424

行业类别:行业通用     

专业类别:大数据 

授课讲师:骆飞

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】


【培训收益】


一:大数据的时代背景以及对企业的影响

1 大数据的起源概念

2 大数据的应用现状

3 大数据的发展趋势、机遇与挑战

二:数据挖掘与商务智能的流程与方法论

1 数据挖掘的概念

2 数据挖掘的流程

3 商务智能需要数据挖掘

4 BI是数据挖掘吗?数据挖掘与数据分析的区别与联系

5 从数据挖掘到大数据挖掘

6 说说时髦的机器学习

三:基于统计的数据分析技术

1 如何分析业务问题?以业务为导向,业务思维贯穿数据分析过程。数据分析的方法论(PEST、4P、5W2H、逻辑树、用户使用行为)

2 如何解决业务问题?数据化决策支持与营运,数据分析的方法

3 基础数据分析方法(对比、分组、平均、结构、交叉)

4 综合数据分析方法(层次分析、杜邦分析、漏斗分析、矩阵分析)

5 高级数据分析方法(相关分析、方差分析、主成分分析)

四:大数据中的数据管理系统与联机分析处理

1 大数据的技术体系:数据存储、数据计算、数据挖掘

2 数据存储(管理)技术的发展

3 数据计算技术的发展

4 数据分析技术的发展:从联机分析处理到数据挖掘

五 数据挖掘技术及电信行业应用

1 数据挖掘做什么?分类、聚类、预测、关联

2 分类算法及行业应用(决策树、逻辑回归算法,客户维系挽留、营销目标客户获取)

3 聚类算法及行业应用(层次聚类、k-means算法,客户细分)

4 预测算法及行业应用(回归及时间序列算法,kpi预测)

5 关联算法及行业应用(apriori算法,交叉营销及套餐设计)

6 数据挖掘工具

六 数据挖掘及商务智能应用典型案例(基于大数据的终端营销)

1 业务分析(换机场景分析,建立业务模型)

2 数据需求(从业务模型到数据模型)

3 数据准备(BI数据,互联网访问(浏览、搜索)手机终端相关内容的数据

4 数据处理

5 算法建模(分类模型和细分模型,挖掘换机需求高的客户)

6 建模的精细化(关联模型,营销流程的每一个环节,客户终端偏好的匹配:厂商、价格、网络制式、分辨率等)

7 营销策略制定

8 模型评估 

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