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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:¥4500
    基于NIOSH,ACGIH有关Ergonomic管理的法律法规、标准等要求; 中国相关法律法规、标准及其他要求; 国际人机工程学协会的相关最佳实践; 知名跨国企业Ergonomics管理实战经验分享。
    开课信息:2025年11月03-04日 | 上海市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥5800
    系统掌握需求调研、数据分析及计划落地的全流程方法。通过战略解码、岗位能力建模与效果评估工具,精准识别培训缺口,科学制定年度计划,提升培训投入产出比,让人才培养真正支撑业务发展,驱动组织能力提升!
    开课信息:2025年11月15-16日 | 无锡市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥4980
    系统掌握项目全流程管控要点,从目标规划、团队协作、风险应对到成本控制与成果交付。结合真实案例与工具演练,提升项目全周期管理能力,确保项目高效推进与战略目标落地,助力企业实现资源优化与价值最大化!
    开课信息:2025年11月21-22日 | 杭州市
  • 培训时长:1天 培训费用:¥2180
    课程收益: 1、掌握VDA6.3:2023新版升版思路 2、掌握VDA6.3:2023新版核心变化 3、掌握VDA6.3:2023新版对审核员的要求 4、掌握VDA6.3:2023新版实施远程审核的注
    开课信息:2025年04月11-11日 | 深圳市 2025年07月11-11日 | 深圳市 2025年11月21-21日 | 深圳市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥4690
    通过3个最常用公文、5个次常用公文、工作总结和计划的写作训练,快速提升起草、打磨、统稿技能,特别涉及公文写作格式运用、写作起步和结构化布局,以及利用公文达成管理目的的艺术。
    开课信息:2025年09月25-26日 | 北京市 2025年10月30-31日 | 武汉市 2025年11月28-29日 | 广州市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥5690
    根据自身的行业及产品特征设计与自身商业模式匹配的供应链战略,供应链策略就是企业商业模式的落地方案,完成产品或者服务的设计实现与交付,同时包含信息价值流的传递与资金流的管理。
    开课信息:2025年03月27-28日 | 深圳市 2025年04月25-26日 | 成都市 2025年07月24-25日 | 深圳市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥6280
    必须由他们来执行建议和变动。如内部职能部门和外部顾问这样的专家组可以针对特定领域提供帮助,但工艺安全管理从本质上来说是生产管理部门自己的职责,需要其主导并落实到位。
    开课信息:2025年12月17-19日 | 上海市
  • 培训时长:2天 培训费用:¥4200
    一线管理者综合素质直接影响产品品质、生产效率、生产成本消耗、安全与班组团队的稳定性,最终将会直接或间接影响公司的利润。因此打造一支过硬的生产一线管理团队,对于持续提升与巩固公司的经营绩效至关重要。
    开课信息:2025年12月15-16日 | 上海市

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  • 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
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  • 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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