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大数据时代的数据分析与挖掘

  • 课程类型:内训课
  • 培训天数:2天
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  • 授课老师:推荐
  • 课程编号:NX40487
  • 费用预算:根据方案进行定制
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培训对象

本课程的目标群体是各技术部门(例如网络运维部门)的员工。

课程简介

【课程大纲】

一、大数据时代概述

“大数据”火了,但是实际上大数据的应用已经有十几年的历史了,本节告诉你大数据是什么。

1.   大数据的应用历史

2.   大数据的全景视图

3.   最热门的大数据工具有哪些

4.   技术部门的员工应该具备哪些大数据的技能?

5.   CRISP方法论

案例演练:一个案例学会数据分析方法论。


二、指标分析

--本节介绍数据分析的基础概念,如何解读各类指标。

1.    为什么相同的指标会出现不同的解读?

2.    使用模型来解读指标

a)    案例:透过模型分析业务场景

3.    关于指标的几种常见算法

a)    均值/中位数

b)    四分位和箱线图

c)    标准差

d)    时间序列分析分析法

4.    质量定义与监测


三、数据监测和异常值分析

对于运营中的数据如何监控其是否有异常?

1.    异常值的业务定义

2.    异常值的统计学定义

3.    基于规则异常值分析

a)    定义规则

b)    规则匹配

4.    基于数据挖掘算法的异常值发现


四、时间序列分析

预测技术可以使工作更具有前瞻性,本节介绍预测的概念和工具。

1.    周期分析

2.    趋势分析和风险评估

3.    生命周期和拟合曲线

4.    一元回归分析

5.    季节性数据的预测


五、常用的挖掘算法简介

本节对常用挖掘算法做简要介绍。。

1.   描述类分析算法

a)   关联规则

b)   聚类分析

c)    异常值分析

2.   分类和预测算法

a)   类神经网络

b)   决策树

c)    逻辑斯蒂回归

d)   贝叶斯网络

e)    时间序列


六、原因分析

1. 什么是事件响应分析

2. 基于分类算法的数据挖掘技术

3. 决策树的应用案例

4. 案例演练

5. 因果关系的悖论

6. 应用分析进行推导分析


七、图表分析和数据可视化

图表和可视化技术可以使数据的展示更为直观,使数据的规律更容易被发现。同时,图表使信息的传递更为快速。

1.    Excel常规图表类型及其适用场合

2.    几种加强版分析图表

3.    绘制仪表盘

讲师介绍

陈剑: 数据分析专家、信息化专家、IPMA认证项目经理、MCSE、MCDBA从业经验丰富,曾主持开发大型政府业务系统、银行办公系统、电信业务系统、工业自动化控制系统等,负责过OA、ERP、BI系统的集成与实施。历任项目经理,技术总监,副总经理等职务、熟悉整公司营运管理,财务管理、信息化管理、人事行政管理工作。

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