商业数据分析与算法应用
- 价格:
- ¥面议
- 服务机构:
- 岳阳新东方企业管理咨询服务有限公司
- 服务方式:
- 柜台式服务;电话服务;上门服务;刊物服务;信函服务
- 服务对象:
- 微型企业;小型企业;中型企业;大型企业;创业个人或团队
- 服务类别:
- 人才培训
- 好评率:
-
- 立刻购买
- 立刻咨询
- 机构名称:
- 岳阳新东方企业管理咨询服务有限公司
- 服务项目:
- 商业数据分析与算法应用
- 收费标准:
- ¥面议 元/
- 服务类别:
- 人才培训
- 服务范围:
- 岳阳市
- 发布日期:
- 2020-07-31
服务介绍
课程大纲:
第一部分、数据分析探索与应用流程
l 商业数据分析
数据挖掘Road Maps
R、python简单介绍
l 数据探索
数据预处理
构建新的变量
异常值处理
数据可视化
l 数据分析应用流程
第二部分、经典预测和分类方法
l 回归分析
相关性
线性回归与拟合
最小二乘法的几何解释
线性回归中的变量选择
回归算法的评估与选择
l KNN 分类器
确定相邻的样本数据
分类规则
参数K的选择
算法优缺点
案例分析:如何选择相似用户?
l 逻辑回归
逻辑回归模型
分类算法的评估
案例分析:用户借贷能力判定
l 决策树
迭代分割
纯度的计算
决策树的使用效果
如何避免过拟合
剪枝与终止条件
案例分析:如何利用决策树的提取出业务规则?
l (补充)树模型应用——随机森林
案例分析:如何帮助业务方筛选出重要的业务变量?
第三部分、经典聚类算法
l 聚类问题介绍
l 两条数据之间的距离
欧式距离
数值型数据处理与距离函数
类别型数据的距离计算
混合类型数据的距离计算
两个类别之间的距离
最大距离、最小聚类、中心距离
l K-means
如何选择参数K
l 层次聚类
案例分析:如何选择相似用户?
第四部分、异常检测与反欺诈
l 异常值检测
异常团体识别
案例分析:无监督反欺诈方案应用
业务思考:如何构建一个反欺诈系统?
第五部分、时间序列预测
l 时间序列回归模型
预测变量筛选
回归预测
非线性回归
相关、因果和预测
l 时间序列分解
时间序列成分
移动平均
经典时间序列分解
STL分解法
趋势性、季节性判定
业务思考:如何对时间序列进行聚类?
分解法预测
时间序列类异常值检测
业务思考:如何评估促销活动效果?
l ARIMA模型
平稳性和差分
延迟算子
自回归与移动平均
非季节性arima
参数估计与选择
季节性arima
l 高级预测方法
复杂的季节性
向量自回归
神经网络
l 实际预测问题
周数据、天粒度数据以及小时数据预测
预测组合
长序列与短序列预测
训练集与测试集
缺失值与异常值
案例分享:共享单车Daily天粒度需求预测
第六部分、决策优化
l 开源决策优化工具介绍 google or-tools
运筹优化方法介绍
优化算法应用流程
l 案例分享(可选)
电商促销优惠券发放优化:给定用户补贴的预算,如何选择合适的补贴用户。
工厂布局优化:考虑如何减少物料搬运成本(运量和距离)。
仓库选址问题:如何选择服务点,满足服务能力和降低运输成本。
物流配送、车辆路径调度:配送问题综合建模与分析。
服务流程
上午: 下午:
08:30-10:00 培训 14:00-15:30 培训
10:00-10:10 茶歇 15:30-15:40 茶歇
10:10-12:00 培训 15:40-17:00 培训
12:00 午餐 17:00 主持人总结,培训结束
标题
内容
电话