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長沙大數(shù)匠大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班

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課程分類:  數(shù)據(jù)庫管理

適合對象:  零基礎(chǔ)學(xué)員

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課程簡介

長沙大數(shù)匠大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班

1.課程簡介

根據(jù)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析教學(xué)大綱,從數(shù)據(jù)庫管理,統(tǒng)計(jì)理論方法,數(shù)據(jù)分析主要軟件應(yīng)用,數(shù)據(jù)挖掘算法模型,一整套數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)講解。從金融、電商、零售、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)藥、保險、房地產(chǎn)等行業(yè)需求出發(fā),結(jié)合在工作中實(shí)際遇到的數(shù)據(jù)分析案例,讓學(xué)員全面掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析的能力。

2.教學(xué)目標(biāo)

熟練掌握ExcelSPSS數(shù)據(jù)分析,Power BItableau商業(yè)智能,掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)理論知識,精通聚類、回歸、因子分析等算法,熟練掌握數(shù)據(jù)清洗,可以完成缺失值填補(bǔ)、異常值處理等,掌握MySQL數(shù)據(jù)庫基本操作,精通數(shù)據(jù)可視化,例如箱線圖、動態(tài)圖等,學(xué)會簡單的Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取,了解各類數(shù)據(jù)挖掘算法,掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應(yīng)用場景,分工完成大型項(xiàng)目,可以獨(dú)立完成數(shù)據(jù)建模,數(shù)據(jù)報(bào)告撰寫。

3.適合人群

無論你是想成為一名全職開發(fā)人員,還是在從事運(yùn)營或業(yè)務(wù)崗位,數(shù)據(jù)分析都是你所需要的關(guān)鍵技能。任何沒有背景或只有基礎(chǔ)知識的人都非常適合這門課程,因?yàn)槲覀儗淖罨镜?span style="margin-right: auto; margin-left: auto; box-sizing: border-box;">Excel高級技能開始,并教你使用相關(guān)數(shù)據(jù)分析工具。

4.授課內(nèi)容

章節(jié)1Excel數(shù)據(jù)處理

章節(jié)2:基于ExcelSmartBI開發(fā)(選修)

章節(jié)3Power BI學(xué)習(xí)

章節(jié)4:數(shù)據(jù)存儲之MySQL

章節(jié)5Python數(shù)據(jù)科學(xué)

章節(jié)6:自然語言處理(選修)

章節(jié)7R數(shù)據(jù)分析(選修)

章節(jié)8:統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

章節(jié)9R語言數(shù)據(jù)挖掘(選修)

章節(jié)10echarts(選修)

章節(jié)11:可視化開發(fā)框架-D3(選修)

章節(jié)12SPSS modeler數(shù)據(jù)挖掘

章節(jié)13:數(shù)據(jù)采集和處理-爬蟲

章節(jié)14:數(shù)據(jù)采集和處理Kettle

章節(jié)15:數(shù)據(jù)采集處理Informatica

章節(jié)16:大數(shù)據(jù)離線分析平臺(選修)

章節(jié)17:大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫-Hive(選修)

章節(jié)18:商業(yè)智能與可視化-Tableau

章節(jié)19:商業(yè)智能與可視化- Matplotlib

章節(jié)20:商業(yè)智能與可視化- Pyecharts

章節(jié)21:機(jī)器學(xué)習(xí)(選修)

5.項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

項(xiàng)目一:某新零售品牌綜合運(yùn)營分析。分析該零售品牌營業(yè)額下滑的重要原因,學(xué)會如何整理規(guī)范的數(shù)據(jù)報(bào)告。

項(xiàng)目二:某商超產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析。應(yīng)用定制表、假設(shè)檢驗(yàn)、購物車分析法、維恩圖等技能,分析商品是否可以組合營銷。

項(xiàng)目三:電信客戶流失分析。應(yīng)??logistic回歸模型,建模預(yù)測流失?戶特征畫像,以便建?流失預(yù)警模型。

項(xiàng)目四:某???控模型設(shè)計(jì)。應(yīng)?指標(biāo)、權(quán)重、決策樹模型,建?評分卡預(yù)測新所屬放款類型,根據(jù)借貸客戶實(shí)際違約情況,對模型深入優(yōu)化。

項(xiàng)目五:某房產(chǎn)連鎖品牌數(shù)據(jù)爬取。應(yīng)? python爬取房產(chǎn)連鎖品牌的官網(wǎng),獲取多個數(shù)據(jù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測房價。

項(xiàng)目六:某餐飲?碑網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取。應(yīng)? python ?到該餐飲?碑網(wǎng)站中,獲取指定品類的商家信息等關(guān)鍵信息,并利?這些數(shù)據(jù)來做餐廳選址參考。

項(xiàng)目七:某房產(chǎn)連鎖品牌數(shù)據(jù)可視化。綜合應(yīng)? python 各種繪圖功能,結(jié)合條形圖、餅圖、詞云圖、熱?圖、地圖等,對該房產(chǎn)連鎖品牌的數(shù)據(jù)進(jìn)?可視化展現(xiàn)。

項(xiàng)目八:某餐飲公眾號運(yùn)營分析。獲取該公眾號的所有?章標(biāo)題,通過描述性分析觀察每個詞的頻數(shù)及其分布情況,結(jié)合 Matplotlib 進(jìn)?可視化展?,并對詞進(jìn)?“情感分析”。


 

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更新時間:2019-08-31