 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數(shù)限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設(shè)備 |
◆小班教學(xué)，教學(xué)效果好
☆注重質(zhì)量☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費推薦工作
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| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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01章數(shù)據(jù)分析之統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)
01-01數(shù)據(jù)分析及其職業(yè)介紹
01-02數(shù)據(jù)分析工具與數(shù)據(jù)分析方法論
01-03數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)知識：隨機事件與隨機變量
01-04統(tǒng)計學(xué)的四大分布
01-05特殊的概率分布 - 正態(tài)分布與中心極限定理
01-06描述性分析：集中趨勢、離中趨勢、數(shù)據(jù)的分布
01-07不同的數(shù)據(jù)類型使用的統(tǒng)計圖形概述
01-08抽樣估計：點估計與區(qū)間估計方法
01-09T檢驗方法：單樣本、兩獨立樣本、配對樣本
01-10方差分析概述與操作
02章Mysql數(shù)據(jù)庫管理
01-01關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)與結(jié)構(gòu)化查詢語言SQL概述
01-02數(shù)據(jù)庫操作
01-03數(shù)據(jù)表操作
01-04數(shù)據(jù)類型和約束條件
01-05數(shù)據(jù)填充與數(shù)據(jù)導(dǎo)入
01-06SQL單表查詢與多表查詢
01-07查詢操作符與子查詢
01-08SQL查詢函數(shù)介紹
01-09SQL查詢綜合案例：電商數(shù)據(jù)查詢練習(xí)
03章SPSS進行數(shù)據(jù)分析Part1
01-01數(shù)據(jù)分析全過程 - 綜合績效案例講解
01-02SPSS軟件綜合特征 - 與同類軟件對比
01-03SPSS數(shù)據(jù)視圖與變量視圖
01-04SPSS訪問數(shù)據(jù)源 - 本地和數(shù)據(jù)庫文件訪問
01-05如何理解描述數(shù)據(jù)— 統(tǒng)計量
01-06如何理解描述數(shù)據(jù)— 可視化圖形探探索
01-07相關(guān)性分析
01-08線性回歸分析
01-09線性回歸分析診斷與殘差分析
01-10實戰(zhàn)項目：企業(yè)員工綜合績效
04章SPSS進行數(shù)據(jù)分析Part2
01-01Logistic回歸的相關(guān)關(guān)系分析
01-02Loigistic回歸模型及實現(xiàn)
01-03極大似然法估計
01-04Logistic回歸模型評估方法
01-05連續(xù)變量的維度規(guī)約：主成分分析
01-06聚類分析方法：層次聚類與Kmeans聚類
01-07客戶價值評分模型：RFM分析
01-08使用SPSS進行聯(lián)合分析
01-09實戰(zhàn)項目1：銀行信用行為特征分類
01-10實戰(zhàn)項目2：電商用戶行為畫像
01-11實戰(zhàn)項目3：購買行為組合與預(yù)測
05章SPSS時間序列與綜合案例
01-01認識時間序列分析方法
01-02簡單時間序列分析
01-03平穩(wěn)時間序列分析ARMA模型
01-04非平穩(wěn)時間序列分析ARIMA模型
01-05綜合實戰(zhàn)項目1：銷量預(yù)測-某品牌汽車年銷量預(yù)測
01-06綜合實戰(zhàn)項目2：客戶關(guān)系-消費者信心指數(shù)影響因素分析
01-07綜合實戰(zhàn)項目3：市場調(diào)研-新產(chǎn)品市場測試研究案例
01-08綜合實戰(zhàn)項目4：營銷分析-某購物網(wǎng)站營銷數(shù)據(jù)分析
06章Tableau數(shù)據(jù)可視化
01-01Tableau公司和產(chǎn)品介紹
01-02使用Tableau連接多源數(shù)據(jù)
01-03Tableau可視化界面介紹
01-04Tabelau數(shù)據(jù)分析P1：排序、篩選、計算字段、分層結(jié)構(gòu)
01-05Tableau數(shù)據(jù)分析P2：集和參數(shù)、趨勢線、預(yù)測區(qū)間
01-06初級圖表：條形圖、折線圖、餅圖、文字云、散點圖、地圖、樹形圖、氣泡圖、圖表組合
01-07高級圖表：子彈圖、環(huán)形圖、瀑布圖、Bump Chart、Table Formatting
01-08使用Tableau制作儀表板與故事
01-09實戰(zhàn)項目1：某公司銷售數(shù)據(jù)可視化
01-10實戰(zhàn)項目2：航班運營狀況分析
07章期中項目作業(yè)
01-01實戰(zhàn)演練1：電商客戶價值預(yù)測
01-02實戰(zhàn)演練2：網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)分析
01-03實戰(zhàn)演練3：信用卡客戶流失預(yù)警與監(jiān)控
01-04實戰(zhàn)演練4：銀行電話營銷響應(yīng)分析
01-05以上課題僅供參考
08章SPSS Modeler&Weka數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)Part1
01-01數(shù)據(jù)挖掘在政府及各行業(yè)的應(yīng)用
01-02數(shù)據(jù)挖掘的工具比較和選擇
01-03數(shù)據(jù)挖掘的定義及目標(biāo)和發(fā)展歷程
01-04使用SPSS Modeler&Weka 體驗決策樹案例
01-05數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)掘步驟—CRISP DM（跨產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程）
01-06基本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：統(tǒng)計技術(shù)、可視化技術(shù)、KNN
01-07初級分類器-KNN算法介紹與SPSS Modeler&Weka實操
01-08實戰(zhàn)案例：電信公司電銷案例、零售商雜志數(shù)據(jù)集、疾病診斷數(shù)據(jù)集、保險數(shù)據(jù)集
01-09進階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
01-10數(shù)據(jù)挖掘模型之績效增益和顧客數(shù)優(yōu)化
01-11數(shù)據(jù)挖掘的定位與未來展望
01-12銀行業(yè)之進件評分卡數(shù)據(jù)集介紹
01-13數(shù)據(jù)前處理技術(shù)概述
01-14數(shù)據(jù)質(zhì)量報告制作方法
01-15數(shù)據(jù)清洗工作：噪聲消除和空值填補
09章SPSS Modeler&Weka數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)Part2
01-01字段擴充方法：內(nèi)外部數(shù)據(jù)整合
01-02數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法P1：數(shù)據(jù)正規(guī)化和數(shù)據(jù)一般化
01-03數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法P2：數(shù)據(jù)形態(tài)的轉(zhuǎn)換與分箱方法
01-04數(shù)據(jù)精簡：記錄精簡、值域精簡、字段精簡
01-05統(tǒng)計方法中的抽樣：隨機抽樣、分層抽樣、聚類抽樣、系統(tǒng)抽樣、兩階段式抽樣
01-06如何將數(shù)據(jù)切分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)集
01-07十則交叉驗證方法
01-08關(guān)鍵變量發(fā)掘技術(shù)
01-09簡單貝葉斯分類技術(shù)
01-10貝斯網(wǎng)絡(luò)方法
01-11混淆矩陣與分類模型評估方法
01-12線性回歸分析：簡單線性回歸、多元線性回歸
01-13數(shù)據(jù)預(yù)測模型評估方法
01-14實戰(zhàn)案例：房價預(yù)測案例、商場來店顧客人數(shù)預(yù)測、銷售收入影響因素案例
10章SPSS Modeler&Weka數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)Part3
01-01決策樹方法與流程介紹
01-02分類樹、回歸樹、分類回歸樹介紹
01-03決策樹算法原理與實操：ID3、C4.5、C5.0、CART、CHAID
01-04神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與流程
01-05BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、倒傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
01-06神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點介紹
01-07羅吉斯回歸分析方法
01-08高級分類器-支持向量機
01-09集成學(xué)習(xí)方法：BAGGING和BOOSTING
01-10預(yù)測模型的建構(gòu)方式
01-11分類模型的盲點解析
01-12實戰(zhàn)案例探討：Bank & Credit公司客戶獲取案例、Flower Company客戶增長案例、Internet Service Provider客戶挽留案例
01-13時間序列分析方法與ARIMA模型
01-14聚類分析方法與客戶分群
01-15關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法與購物籃分析
01-16序列型樣與AprioriAll算法
01-17Map Reduce大數(shù)據(jù)分析方法簡述
01-18實戰(zhàn)案例1：銀行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用之小額信貸響應(yīng)模型
01-19實戰(zhàn)案例2：電信業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用之產(chǎn)品交叉銷售模型
01-20實戰(zhàn)案例3：零售業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用之銷售數(shù)量預(yù)測模型
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