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数据挖掘培训

参加我们的数据挖掘培训课程,掌握数据预处理、机器学习算法和实战案例分析。适合初学者和进阶者,由行业专家授课,提供实战项目经验,助您快速提升数据挖掘技能。

热门公开课

  • 培训时长:2天 培训费用:¥5800
    聚焦数据驱动组织与人才效能提升,提供人才数据分析、组织效能诊断等解决方案。融合HR与业务数据,精准识别关键人才、优化人力配置,助力企业以数据洞察驱动决策,实现组织提效与人才价值最大化。
    开课信息:2025年10月17-18日 | 深圳市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥4980
    有效收集用户大数据和精准数据,针对性的营销有效带动产品销售。用户研究与经营已经成为企业经营的必须,是产品开发、市场营销和客户服务的中高层管理人员必须掌握的工具。
    开课信息:2025年09月18-19日 | 上海市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥3800
    帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具,从大量的企业经营数据中进行分析,挖掘客户行为特点,帮助运营团队深入理解业务运作,以达到提升学员的数据综合分析能力,支撑运营决策的目的。
    开课信息:2024年10月25-26日 | 深圳市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥2800
    数据透视表被誉为Excel中的神器,用好数据透视表是使用好Excel的关键所在,比学习公式函数还要重要,但是真正能够掌握透视表精髓的人少之又少,在本章杨老师会带领大家感受不一样的数据透视表。
    开课信息:2024年09月13-14日 | 深圳市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥4500
    数据分析吸引了越来越多人加入进来,那么关于如何怎么样才能入门? 本套课程将会一步步带你掌握Python在数据分析中的使用及主要案例的讲解,介绍实战的Python数据分析与数据挖掘方法和技能。
    开课信息:2024年09月09-10日 | 上海市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥4800
    本课程内容丰富,贴近实战,所选择的分析工具、模型均为数据分析领域常用的成熟的分析模型算法。有理论有案例有实际操作,落地性强,能够较好地提高学员的数据分析和挖掘能力。
    开课信息:2023年06月15-16日 | 上海市 2023年07月20-21日 | 深圳市 2023年09月14-15日 | 北京市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥3980
    本次课程将为您讲授Excel基本功能中常常被忽视的技巧,掌握这些技巧将让您的工作效率百倍提高,使您的Excel表格高效、安全而又漂亮,让您在人才竞争中尽显一技之长脱颖而出!
    开课信息:2025年07月09-10日 | 苏州市
  • 培训天数:2天 培训费用:¥4580
    人力资源的关键价值所在,就是为组织的战略KPI提供人力资源的解决方案,也即人才的供应链。 衡量人才供应链的关键KPI分别是什么? 达成这些KPI的关键挑战有哪些,如何做有效数据分析,找到关键问题。
    开课信息:2025年05月23-24日 | 广州市

相关内训课程

  • 培训天数:3天 主讲老师:孙老师
    主要研究网络信息分析及云计算技术,长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)和电信决策支持系统的研发,主持参与多个国家和省部级项目,具备丰富工程实践与软件研发经验。
  • 培训天数:2天 主讲老师:孙老师
    五、培训目标:1.掌握云环境下大数据分析挖掘的基础知识;2.学习Mahout与MLlib核心技术方法及应用场景;3.熟悉云平台大数据分析流程与方法;4.精通Storm流处理技术实现实时数据分析。
  • 培训天数:1天 主讲老师:叶小姐
    本课程聚焦数据系统分析中的常见问题,精选Excel等工具的核心技能,涵盖数据处理、建模与可视化等内容,助力学员快速提升实战能力与工作效率。
  • 培训天数:2天 主讲老师:傅一航老师
    本课程面向数据分析与数据挖掘工具培训,帮助学员掌握统计与概率知识,熟练操作常用数据分析工具,并通过实战提升数据挖掘能力。课程涵盖理论、工具与实战,助力学员全面提升数据分析技能。
  • 培训天数:1天 主讲老师:杨桢辉
    特别适合周期性耗时较长的工作,如日报、周报、月报、季报的制作,广泛应用于企业各部门,包括财务、人力资源、市场营销等。
  • 培训天数:2天 主讲老师:杨桢辉
    借助全球领先的商业智能云平台,满足自助服务与企业级分析需求。通过行业顶尖的AI技术和持续的用户驱动创新,助力组织实现数据驱动的决策与增长。
  • 培训天数:2天 主讲老师:杨桢辉
    本课程从准备数据开始,逐步完成数据整理、分析与报表呈现,并结合多领域案例,帮助您快速掌握分析预测方法并应用于实际工作。
  • 培训天数:1天 主讲老师:史杰松
    零售行业数据采集旨在掌握用户心理数据,并据此重新定位产品品牌。社群调性的设计是数据利用的最高层次,通过精准分析用户需求,优化品牌策略与社群运营,实现高效转化。
  • 培训天数:1天 主讲老师:史杰松
    如何运用大数据进行前期推广、客户分析和后续长尾盈利?未来的汽车制造商是否仍是单纯制造企业?无人车与无人机的发展与应用前景如何?这些问题探讨了大数据与汽车行业的融合趋势及技术革新方向。
  • 培训天数:2天 主讲老师:黄立欧
    标准工时与支付效率分析,非生产时间统计与优化,设备OEE评估坪效提升空间,WIP在制品分析区分线内线外,IDL热力图识别闲置资源分布。

相关问题(Q&A)

  • 数据挖掘的主要流程包括哪些步骤?

    数据挖掘通常包括以下步骤:1) 问题定义,明确业务目标;2) 数据收集与清洗,处理缺失值和异常值;3) 数据探索与预处理,如特征选择或降维;4) 模型选择与训练,应用分类、聚类等算法;5) 评估与优化,通过指标验证模型效果;6) 结果部署与应用。整个过程需迭代调整,结合领域知识。
  • 数据挖掘中常用的算法有哪些?

    常见算法包括:1) 分类算法(如决策树、SVM、随机森林);2) 聚类算法(如K-means、层次聚类);3) 关联规则(如Apriori);4) 回归分析(如线性回归、逻辑回归);5) 神经网络与深度学习。选择算法需考虑数据特点、问题类型(预测、分组等)及计算效率。

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