進入大數據的真實世界-數據挖掘入門和應用
主講老師: 林海（深圳） 查看講師詳情>>
工作背景：
高端前沿技術培訓/業務創新咨詢師
TOGAF9Level2鑒定師
國際數據管理（DAMA）協會會員
全球企業架構師協會（AEA）會員
中國企業數據治理聯盟會員
Hiblock區塊鏈社區專職講...
主講課程：
1.區塊鏈培訓：《區塊鏈技術沙盤推演和商業模式重構》
2.大數據培訓：《大數據思維演變和商業模式創新》
3.企業架構培訓：《企業架構方法(TOGAF9)和信息化頂層設計》
4.財務共...
進入大數據的真實世界-數據挖掘入門和應用課程大綱詳細內容
課程分類： 大數據
課程目標：
課程對象：
課程時間：1天
課程大綱:
第一單元思維轉變：從報表統計思維進入數據分析思維
一、入門：數據是對“事實”的觀測
二、轉變：數據思維意味著什么
1、主動找數據變為被動推薦
2、抽樣數據變為全集數據
3、要求精確變為歡迎復雜
4、事后分析變為實時監控
5、專家分析變為機器學習
6、由流程為核心變為以數據為核心
7、由客戶分類變為個性化服務
8、由人與人連接變為人與機器連接
第二單元認知重構：進入模型和算法統治的世界
一、數據分析三大核心模型
1、分類：真與假；好與壞；高、中、低。不會分類，就不會思考
2、預測：輸入變量，求得結果。代表了掌握規律的能力，生活是可預知的
3、相關性：模糊、近似、有關，是一種簡便的、粗略的全盤操控能力
二、五大初級算法
1、相關性分析：最入門、最常用、最剛需的分析方法
2、散點圖分析：最被忽略的探索性分析方法
3、概覽性分析：教科書上都不重視的全局總覽的分析方法
4、回歸分析：最容易理解的由x推導出y的方程式分析法
5、聚類分析：最粗暴的物以類聚人以群分的分析方法
三、六大中級算法
1、降維分析：數據太多，抓住主要數據的方法
2、決策樹分析：最容易理解的決策分析
3、關聯規則分析：貌似沒有規模，卻可以尋找一個規律
4、相似性分析：當前最熱門的分析方法，如：人臉識別、指紋識別
5、可視化分析：河流圖、風向圖、熱力圖等各種別具一格的數據呈現方式
6、文本分析：從大量的文字中快速提取關鍵信息
1、神經網絡算法：最牛逼的模擬大腦的算法，如埃爾法狗圍棋
2、支持向量機算法：實用性和準確性較強的一個機器學習算法
第三單元操作實戰：從代碼中觀測到的“真實”世界
一、學會用數據分析創新性的解決問題
1、What：問題是什么
2、Judgement：能用數據分析解決嗎
3、Prerequisite：具備數據基礎嗎
4、ModelSelect：選擇哪個模型
5、Visualization：怎么呈現結果
6、Design：設計流程，形成文檔
二、學會用代碼去測試和逼近真相
1、數據獲?。▽霐祿?、爬取數據）
2、數據探索分析、概覽分析
3、明確分析目的
4、選擇x和y
5、對格式進行轉換
6、選擇模型（模型選擇準則）
7、使用交叉驗證規則，切分數據
8、用模型進行訓練
9、分析模型預測結果
10、確定最優模型
11、使用和預測
12、報告和呈現
