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        大數(shu)據(ju)模型與(yu)數(shu)據(ju)挖(wa)掘應用實戰培訓(xun)

一、數據挖掘標準流程

1.1 數據挖掘概述

1.2 數(shu)據挖掘(jue)的標準流(liu)程（CRISP-DM）

1.3 數據建(jian)模示(shi)例

二、數據預處理過程

2.1 數據挖掘處理的一(yi)般過程

2.2 數據讀入

2.3 數據集成

2.4 數據理解

2.5 數據準(zhun)備：數據處理

2.6 數據準備：變量處(chu)理

2.7 基本分析

2.8 特征選擇

2.9 因子(zi)分析（主成分分析）

三、因素影響分析（特征重要性分析）

3.1 常用特征(zheng)重(zhong)要性分析(xi)的方法

3.2 相關(guan)分(fen)析（數(shu)值+數(shu)值，相關(guan)程度計算）

3.3 方差(cha)分析（分類+數值(zhi)，影響因素(su)分析）

3.4 列聯分析（分類+分類，影響因素分析）

四、數值預測模型篇

4.1 銷量預測與市場預測——讓(rang)你看得更(geng)遠

4.2 回歸(gui)預測/回歸(gui)分(fen)析

4.3 時序預測

4.4 季節性預測模型

4.5 新產(chan)品預測模型與(yu)S曲線

4.6 自(zi)定(ding)義模型（如何(he)利用規劃求(qiu)解進行自(zi)定(ding)義模型）

五、回歸模型優化篇

5.1 回歸模型的(de)基本原理

5.2 模型優化思路：尋找佳回歸擬合線(xian)

六、分類預測模型

6.1 分類概述

6.2 邏(luo)輯回(hui)歸分析模型

6.3 決策樹分類

6.4 神經網絡

6.5 支持向量機

6.6 樸素貝葉斯分類

七、客戶細分與聚類

7.1 客戶細(xi)分常用(yong)方法

7.2 聚(ju)類分析（Clustering）

7.3 RFM模型分析

八、產品與關聯分析

8.1 關聯(lian)規(gui)則(ze)原理介紹

8.2 關(guan)聯規(gui)則適(shi)用場景：交叉銷(xiao)售、捆綁營銷(xiao)、產品布局