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        大數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

一、數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程

1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述

1.2 數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISP-DM）

1.3 數(shù)據(jù)建模示例

二、數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程

2.1 數(shù)據(jù)挖掘處理的一般過(guò)程

2.2 數(shù)據(jù)讀入

2.3 數(shù)據(jù)集成

2.4 數(shù)據(jù)理解

2.5 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)處理

2.6 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：變量處理

2.7 基本分析

2.8 特征選擇

2.9 因子分析（主成分分析）

三、因素影響分析（特征重要性分析）

3.1 常用特征重要性分析的方法

3.2 相關(guān)分析（數(shù)值+數(shù)值，相關(guān)程度計(jì)算）

3.3 方差分析（分類(lèi)+數(shù)值，影響因素分析）

3.4 列聯(lián)分析（分類(lèi)+分類(lèi)，影響因素分析）

四、數(shù)值預(yù)測(cè)模型篇

4.1 銷(xiāo)量預(yù)測(cè)與市場(chǎng)預(yù)測(cè)——讓你看得更遠(yuǎn)

4.2 回歸預(yù)測(cè)/回歸分析

4.3 時(shí)序預(yù)測(cè)

4.4 季節(jié)性預(yù)測(cè)模型

4.5 新產(chǎn)品預(yù)測(cè)模型與S曲線

4.6 自定義模型（如何利用規(guī)劃求解進(jìn)行自定義模型）

五、回歸模型優(yōu)化篇

5.1 回歸模型的基本原理

5.2 模型優(yōu)化思路：尋找佳回歸擬合線

六、分類(lèi)預(yù)測(cè)模型

6.1 分類(lèi)概述

6.2 邏輯回歸分析模型

6.3 決策樹(shù)分類(lèi)

6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.5 支持向量機(jī)

6.6 樸素貝葉斯分類(lèi)

七、客戶(hù)細(xì)分與聚類(lèi)

7.1 客戶(hù)細(xì)分常用方法

7.2 聚類(lèi)分析（Clustering）

7.3 RFM模型分析

八、產(chǎn)品與關(guān)聯(lián)分析

8.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則原理介紹

8.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則適用場(chǎng)景：交叉銷(xiāo)售、捆綁營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品布局