傅一航老師的內(nèi)訓課程
【課程大綱】部分：數(shù)據(jù)集基礎知識（了解你的數(shù)據(jù)集）1、 數(shù)據(jù)集概述2、 數(shù)據(jù)集的類型3、 數(shù)據(jù)集屬性的類型? 標稱? 序數(shù)? 度量4、 數(shù)據(jù)質(zhì)量三要素? 準確性? 完整性? 一致性5、 數(shù)據(jù)預處理的內(nèi)容? 數(shù)據(jù)清理（缺失值、離群值的處理方法）? 數(shù)據(jù)歸約（維災難、維歸約、主成分分析）? 特征子集選擇? 特征創(chuàng)建/屬性構(gòu)造? 數(shù)據(jù)離散化和二元化? 屬性/變量轉(zhuǎn)換6、 數(shù)據(jù)探索性分析? 統(tǒng)計匯總? 可視化演練：描述性分析（頻數(shù)、描述、探索、分類匯總）第二部分：數(shù)據(jù)挖掘流程（基礎，決定你的高度）1、 數(shù)據(jù)挖掘概述2、 數(shù)據(jù)挖掘的標準流程（CRISPDM）? 商業(yè)理解? 數(shù)據(jù)準備? 數(shù)據(jù)理解? 模型建
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部分、解構(gòu)大數(shù)據(jù)1、大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨Oslash;大數(shù)據(jù)定義Oslash;大數(shù)據(jù)特征Oslash;大數(shù)據(jù)類型Oslash;大數(shù)據(jù)來源2、大數(shù)據(jù)的三維理解3、大數(shù)據(jù)的歷史背景第二部分：大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略和大數(shù)據(jù)思維1、國外大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略Oslash;美國大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略Oslash;歐洲大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略Oslash;日本大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略2、國外推行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的主要做法3、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略——定位決定你的地位Oslash;數(shù)據(jù)即資產(chǎn)Oslash;。。。。。。4、大數(shù)據(jù)思維——思路決定你的出路Oslash;定量思維，一切皆可量化Oslash;相關思維，一切皆有聯(lián)系Oslash;實驗思維，一切皆可嘗試Oslash;。。。。。。5、中
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【課程大綱】部分：數(shù)據(jù)集基礎知識（了解你的數(shù)據(jù)集）1、 數(shù)據(jù)集概述2、 數(shù)據(jù)集的類型3、 數(shù)據(jù)集屬性的類型? 標稱? 序數(shù)? 度量4、 數(shù)據(jù)質(zhì)量三要素? 準確性? 完整性? 一致性5、 數(shù)據(jù)預處理的內(nèi)容? 數(shù)據(jù)清理（缺失值、離群值的處理方法）? 數(shù)據(jù)歸約（維災難、維歸約、主成分分析）? 特征子集選擇? 特征創(chuàng)建/屬性構(gòu)造? 數(shù)據(jù)離散化和二元化? 屬性/變量轉(zhuǎn)換6、 數(shù)據(jù)探索性分析? 統(tǒng)計匯總? 可視化演練：描述性分析（頻數(shù)、描述、探索、分類匯總）第二部分：數(shù)據(jù)挖掘流程（基礎，決定你的高度）1、 數(shù)據(jù)挖掘概述2、 數(shù)據(jù)挖掘的標準流程（CRISPDM）? 商業(yè)理解? 數(shù)據(jù)準備? 數(shù)據(jù)理解? 模型建
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【課程大綱】部分：數(shù)據(jù)挖掘基礎知識（基礎，決定你的高度）1、 數(shù)據(jù)挖掘工具簡介? EXCEL規(guī)劃求解（數(shù)據(jù)建模工具）? SAS統(tǒng)計分析系統(tǒng)? SPSS統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案2、 數(shù)據(jù)挖掘概述案例：宜家IKE如何數(shù)據(jù)挖掘來降低營銷成本提升利潤？3、 數(shù)據(jù)挖掘的標準流程（CRISPDM）? 商業(yè)理解? 數(shù)據(jù)準備? 數(shù)據(jù)理解? 模型建立? 模型評估? 模型應用案例：通信客戶流失分析及預警模型4、 數(shù)據(jù)建模示例案例：客戶匹配度建?！业侥愕臏士蛻舻诙糠郑簲?shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準備（Modeler實操）1、 數(shù)據(jù)挖掘處理的一般過程? 數(shù)據(jù)源à數(shù)據(jù)理解à數(shù)據(jù)準備à探索分析à數(shù)據(jù)建模à模型評估2、 數(shù)據(jù)讀入? 讀
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部分：Hadoop的基本框架1、大數(shù)據(jù)時代面臨的問題2、當前解決大數(shù)據(jù)的技術方案3、Hadoop架構(gòu)和云計算4、Hadoop簡史及安裝部署5、Hadoop設計理念和生態(tài)系統(tǒng)第二部分：HDFS分布式文件系統(tǒng)：海量數(shù)據(jù)存儲的搖籃1、HDFS的設計目標2、HDFS的基本架構(gòu)Oslash;NameNode名稱節(jié)點Oslash;SecondaryNameNode第二名稱節(jié)點Oslash;DataNode數(shù)據(jù)節(jié)點3、HDFS的存儲模型Oslash;數(shù)據(jù)塊存儲Oslash;元數(shù)據(jù)存儲（空間鏡像與編輯日志）Oslash;多副本存儲4、多副本放置策略5、多數(shù)據(jù)節(jié)點管理機制與交互過程6、文件系統(tǒng)操作與管理Osla
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【課程大綱】IBM SPPS Modeler是一個數(shù)據(jù)流處理工具，適用于數(shù)據(jù)探索與數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)模型優(yōu)化。部分：數(shù)據(jù)挖掘基礎知識（基礎，決定你的高度）1、 數(shù)據(jù)挖掘工具簡介? EXCEL規(guī)劃求解（數(shù)據(jù)建模工具）? SAS統(tǒng)計分析系統(tǒng)? SPSS統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案2、 數(shù)據(jù)挖掘概述案例：宜家IKE如何數(shù)據(jù)挖掘來降低營銷成本提升利潤？3、 數(shù)據(jù)挖掘的標準流程（CRISPDM）? 商業(yè)理解? 數(shù)據(jù)準備? 數(shù)據(jù)理解? 模型建立? 模型評估? 模型應用案例：通信客戶流失分析及預警模型4、 數(shù)據(jù)建模示例案例：客戶匹配度建模—找到你的準客戶第二部分：數(shù)據(jù)理