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【培训收益】
第一天上午：统计分析原理
1、从最简单的案例开始
2、统计基础
3、描述性统计
4、用SPSS实现描述性统计的案例
5、回归分析：线性回归
6、回归分析：logistics回归
7、用SPSS实现回归分析的案例
8、可视化工具
第一天下午：数据库与数据仓库介绍
1、数据库概述
2、SQL（基本的增、删、改、查）
3、SQL（稍复杂的子句或嵌套）
4、基于MySQL的上机操作SQL语言
5、数据仓库：度量与维度
6、数据仓库：星型模型、雪花模型
7、ETL
8、上机操作（构建一个cube）
第二天上午：数据挖掘方法（1）
1、基本概念
2、R语言简介
3、特征提取
4、决策树模型
5、用R语言实现的决策树案例
6、精确率、召回率与F1
7、监督学习和无监督学习
第二天下午：数据挖掘方法（2）
1、聚类分析
2、用R语言实现的聚类分析案例
3、关联规则
4、用R语言实现的关联规则案例
5、神经网络
6、用R语言实现的神经网络案例
叶梓，上海交通大学计算机专业博士毕业，高级工程师。主研方向：数据挖掘、机器学习、人工智能。历任国内知名上市IT企业的AI技术总监、资深技术专家，市级行业大数据平台技术负责人。
长期负责城市信息化智能平台的建设工作，开展行业数据的智能化应用研发工作，牵头多个省级、市级行业智能化信息系统的建设，主持设计并搭建多个省级、市级行业大数据平台。参与国家级人工智能课题，牵头上海市级人工智能示范应用课题研究。
带领团队在相关行业领域研发多款人工智能创新产品，成功落地多项大数据、人工智能前沿项目，其中信息化智能平台项目曾荣获：“上海市信息技术优秀应用成果奖”。带领团队在参加国际NLP算法大赛，获得Top1%的成绩。参与国家级、省级大数据技术标准的制定，曾获省部级以上的科技创新一等奖。
1. 论文发表/项目经历
在国内外期刊、会议中发表论文27篇，其中被SCI/EI收录4篇
项目经历：
l 上海市城市信息化人工智能项目 项目负责人
ü 研发智能服务系统，包括：元宇宙与虚拟数字人、基于人工智能的内容生成（AIGC）、基于NLP技术的对话系统、基于深度学习的图像识别系统、基于智能推理的行业推荐系统。
相关工作：
作为项目总负责，负责项目管理、产品研发、系统分析、技术指导、算法指导等。
l 上海市城市智能信息化工程 总工程师
ü 采用大数据技术，建设市级信息平台，完成试点单位接入并采集居民相关信息，实现市级平台档案等服务，并实现所有单位的全面接入。
ü 为解决超量数据的存储与计算的问题，搭建了存储全市数据的云计算平台，并在其上进行了基于大数据的分析和挖掘工作。
相关工作：
作为总工程师，负责技术管理、系统分析、云平台数据存储设计、数据分析与挖掘指导、开发指导。
l 上海市城市信息化领域智能联网工程 技术经理
ü 建设内容包括：接入单位的联网；智能卡的实现；城市信息化智能平台的升级；科研平台的扩展与升级；建立决策支持系统；评估体系的展示设计；短信平台的实现；违规操作的提醒；协同智能服务平台的实现等。
相关工作：
作为技术经理负责总体架构设计、接口设计、大数据平台设计、AI技术指导等。
3. 主攻方向
具有扎实的数据挖掘、机器学习、深度学习等人工智能理论基础；了解AIGC等技术前沿动态。
精通机器学习、深度学习的理论、模型、算法、调优等；精通算法设计；
熟悉深度学习在自然语言处理、计算机视觉两大核心领域的实用技巧；
15年以上的程序开发经验，熟悉常用程序开发架构，独立完成多个产品级软件的设计与开发。
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【课程背景】数据分析有多个含义，普通含义的数据分析包括展现数据的趋势，对数据做分类汇总，发现其中的TOPN数据，对比数据的不同与变化等。这些常规分析可以通过数据透视表来完成。这些内容在课程《业务数据分析I》中已经详细介绍了。而对数据的深入分析还包括发现数据之间的模式，规律，相关性及因果关系，预测未来业务数据，对数据进行统计分析从而发现问题等等。 ..
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【课程背景】数据分析是数据应用的重要目的。海量的，纷繁复杂的原始数据只有经过分析才能抽取关键信息，获得对数据的准确认知，才能对未来起到知道作用。本课程从准备数据开始，一步一步的经过数据整理，分析，最终做出报表呈现分析结果，并通过各个领域的案例，使您可以快速将学习到的分析和预测方法落实到您的实际工作中。【课程大纲】（..
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课程背景据统计，我们日常工作中，通过视觉获取的信息超过70%，所以如何将数据图示化、视觉化，如果让老板、领导或者客户、消费者在短时间内迅速get到你想表达的信息在当今信息化时代显得尤为重要。基于商务应用需要，Office高效办公专家李宪磊老师以多年的企业实战工作经验和企业实际需求为出发点，开发出《数据分析与图示化呈现技巧》课程。本课程结合日常的数据信..
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第一单元 用户分类1.用户分析集中的三个方面u用户统计监控u用户定向营销u用户调研2.互联网思维——用户为中心u顾客-用户u顾客为中心-用户为中心u顾客至上-用户体验至上3.用户分析的指标u访问用户数u新用户数u活跃用户数u流失用户数4.新老用户5.新活跃用户和流失用户 ..
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一、大数据未来的通行证美国的大数据、阿里的大数据大数据改变未来未来谁是王者案例：未来的一天、IBM的规划二、数据分析五步法1）数据搜集数据搜集不等CRM2）数据清洗3）数据建模4) 数据整理三、市场调查1）市场调研带来哪些价值机会点研究品牌研究广告促销研究满意度研究四、数据分..
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