数据挖掘基础培训

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大数据分析与挖掘培训ppt

AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对大规模数据进行特征提取和模式识别，提高数据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根据环境反馈自动调整模型参数，提高模型泛化能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行融合，如文本、图像、视频等，挖掘多模态数据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种，以便于后续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算，生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等，用于并行处理大规模数据。
分布式数据库
HBase、Cassandra等，用于存储和查询大规模数据。
数据库技术

数据挖掘培训SPSS clementine11

数据准备：

© 2006 SPSS Inc.
10
课程计划

建模技术：

监督学习技术，

神经网络、归纳规则（决策树）、线性回归、Logistic 回归 Kohonen 网络、两步聚类、 K-means 聚类
非监督学习技术，

关联规则、时序探测

模型评估如何应用 CRISP-DM 流程研究数据挖掘问题
© 2006 SPSS Inc.
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第二章 Clementine简介
Clementine 简介

内容

熟悉 Clementine 中的工具和面板介绍可视化编程的思想初步了解 Clementine 的功能课程的数据文件存放在目录―C:\培训\基础培训1‖中

目的

数据

© 2006 SPSS Inc.

在挖掘数据前，需要做什么样的数据预整理和数据清洗？
将会使用什么样的数据挖掘技巧？将会如何评估数据挖掘的分析结果？

© 2006 SPSS Inc.
8
CRISP-DM 过程模型

跨行业数据挖掘标准过程（CRISP－DM）
定位是面向行业、工具导向、面向应用适用于大型工业和商业实践的一般标准
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Clementine用户界面
菜单栏工具栏数据流，输出和模型管理器
数据流区域
选项板区项目窗口
节点
© 2006 SPSS Inc.
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可视化编程

节点

一个图标代表在 Clementine 中进行的一个操作一系列连接在一起的节点包含一系列不同功能的图标

机器学习与数据挖掘师的培训ppt课程安排

案例二：基于K-means的客户细分
K值选择
选择合适的K值，将客户分成不同的群体。
模型构建
使用K-means算法对训练数据进行聚类，得到不同的客户群体。
结果解释
对聚类结果进行解释，分析不同客户群体的特征和需求。
应用方案
根据聚类结果制定个性化的营销策略，提高企业营销效果。
案例三：基于神经网络的图像识别
Python编程语言的应用领域： Web开发、数据分析、机器学
习、数据挖掘等
Python编程语言在机器学习和数据挖掘中的优势：丰富的库和工具、高效的处理速度、易于学
习和使用
Python在机器学习中的应用
Python中的机器学习库：Scikit-learn 、TensorFlow、 Keras等
自然语言处理
对人类语言进行理解和生成，实现人机对话。
CHAPTER 03
数据挖掘基础
数据挖掘定义
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息和知识的关键技术。
数据挖掘与机器学习的关系
机器学习为数据挖掘提供了强大的工具和方法，使得数据挖掘更加高效和准确。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘广泛应用于金融、医疗、教育、商业等领域。
数据挖掘应用场景
金融领域
信用评分、欺诈检测、风险管理等。
医疗领域
疾病预测、个性化医疗、药物发现等。
教育领域
学生行为分析、教学质量评估、课程推荐等。
商业领域
市场细分、客户分析、销售预测等。
CHAPTER 04
Python编程语言在机器学习和数据挖掘中的应用
Python编程语言介绍
Python编程语言的语法特点：简洁、易读、可扩展性强

AI人工智能培训课件-数据挖掘数据分析-6.5

步骤二：根据欧几里得距离，拿到距离未分类点最近的5个点
类别 2 新的数据点类别 1
步骤3：从这K（K =5）个临近点中，计算出临近点中属于丌同种类的个数
类别 1
新的数据点
类别 2
通过临近点发现，属于红色（类别1）的点有3个，而属于绿色（类别2）的点只有两个，所以新的数据点应该为红色（类别1）
数据挖掘数据分析分类问题不kNN斱法
内容提要
• 分类问题的介绉
• kNN斱法
• 基本过程 • 设计空间 • 改进斱案
分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是建立分类模型，并利用分类模型预测未知类别数据对象的所属类别。
分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个数据集x映射到一个预先定义的类别y，即y=f(x)。这个目标函数就是分类模型。
相似性的度量斱式在很大程度上决定了选取邻居的准确性，也决定了分类的效果
判定一个样本点的类别是要利用到它的邻居的，如果邻居都没选好，准确性就无从谈起。
距离度量斱式有很多，丌同的场合使用哪种需要根据丌同问题具体探讨。
距离度量
欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧
两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离
距离度量
切比雪夫距离 ( Chebyshev Distance ) 国际象棋的玩法。国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王
从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是 max( | x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步。有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。

大数据建模与数据挖掘培训心得体会

大数据建模与数据挖掘培训心得体会引言概述：在当今信息爆炸的时代，大数据建模与数据挖掘技术的应用越来越广泛。

为了提升自己在这一领域的专业能力，我参加了一次大数据建模与数据挖掘培训课程。

通过这次培训，我深刻认识到了大数据建模与数据挖掘的重要性，并积累了一些宝贵的心得体会。

一、理论知识的学习1.1 深入了解大数据建模的基本概念和原理在培训课程中，我系统学习了大数据建模的基本概念和原理。

通过学习数据挖掘的各种算法和模型，我对大数据建模的整个流程有了更清晰的认识，能够更好地理解和应用相关的技术。

1.2 学习大数据处理和分析的方法在大数据建模中，数据的处理和分析是非常重要的环节。

通过培训，我学习了大数据处理和分析的方法，包括数据清洗、特征提取、模型构建等。

这些方法的学习为我在实际工作中处理和分析大数据提供了很好的指导。

1.3 掌握数据挖掘工具的使用在培训课程中，我还学习了一些常用的数据挖掘工具，如Python、R语言等。

通过实际操作，我掌握了这些工具的基本使用方法，并能够利用它们进行数据挖掘和建模工作。

二、实践案例的分析2.1 分析真实案例的数据挖掘过程在培训课程中，我们还进行了一些真实案例的分析。

通过分析这些案例，我深入了解了数据挖掘的实际应用场景和过程。

同时，通过与其他学员的讨论和交流，我也从不同的角度了解了数据挖掘的思路和方法。

2.2 探索数据挖掘中的问题与挑战在实践案例的分析过程中，我也意识到了数据挖掘中存在的一些问题与挑战。

例如，数据质量不高、特征选择困难等。

通过对这些问题的思考和解决，我提高了自己的问题解决能力，并对数据挖掘的实践有了更深入的理解。

2.3 总结实践案例的经验和教训每个实践案例都有其独特的经验和教训。

在培训课程中，我们对每个案例进行了总结和讨论，分享了各自的心得和体会。

通过这个过程，我不仅加深了对实践案例的理解，还学到了其他学员的经验和教训，对我今后的实践工作有着很大的帮助。

三、团队合作与交流3.1 与其他学员的合作与交流在培训课程中，我有机会与其他学员进行合作和交流。

ETL基础及常用技术培训

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oracle基础—数据库安装
Windows环境下: 网上下载安装包点击安装全选默认配置即可。其它机器上已有server端，可只安client端。 PLSQL软件是一个优秀的oracle工具，建议安装
LOGO
ETL基础及常用技术
主要内容
ETL基本概念 ETL常用逻辑架构 ETL实施过程 ETL常用技术（shell,oracle,datastage）
ETL基本概念
ET L(Extract-Transform-Load)即数据的抽取、转换与加载。ETL是从各种原始的业务系统(异构多源)中提取数据，按照预先设计好的规则将抽取到的数据进行转换，最后将转换完的数据按计划增量或全部导人到目标数据库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
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shell基础—流程控制命令(if)
字符串比较: string1 = string2 如果相等则为真 string1 != string2 如果不等则为真 -n string 如果不空则为真 -z string 如果为空则为真算术比较: expression1 -eq expression2 如果相等则为真 expression1 -ne expression2 如果不等则为真 expression1 -gt expression2 如果大于则为真 expression1 -ge expression2 大于等于则为真 expression1 -lt expression2 如果小于则为真 expression1 -le expression2 小于等于则为真
ETL常用技术
SHELL(unix基本操作) SQL PL/SQL PROC DATASTAGE
shell基础
Linux中有好多种不同的shell，如bsh，csh ，同其他语言一样，可以通过我们使用任意一种文字编辑器，比如vi等来编写我们的shell程序。程序必须以下面的行开始（必须放在文件的第一行）： #!/bin/sh 符号#!用来告诉系统它后面的参数是用来执行该文件的程序。在这个程序中我们使用/bin/sh来执行程序。当编辑好脚本时，如果要执行该脚本，还必须使其可执行。要使脚本可执行： chmod +x filename 然后，可以通过输入： ./filename 来执行脚本。

jmp培训计划

jmp培训计划培训部分一：JMP软件基础目标：通过本部分培训，学员将能够熟练掌握JMP软件的基本操作和功能，并能够利用JMP软件进行数据分析和可视化呈现。

培训内容：1. JMP软件介绍- JMP软件的功能和应用领域- JMP软件的界面和操作方式2. 数据导入和数据准备- 数据格式的转换和处理- 数据的导入和导出3. 数据探索和可视化- 数据的描述统计和数据分布分析- 数据可视化的方法和工具4. 统计分析- 基本统计分析方法- 方差分析和回归分析- 因子分析和聚类分析5. 报告生成- 报告模板的制作- 数据分析结果的呈现和分享培训方式：本部分培训将采用理论讲解和实际操作相结合的方式进行。

每个主题将先进行理论讲解，然后通过案例分析和实际操作来巩固学习效果。

培训时间：本部分培训共计3天，每天培训8小时，共计24小时。

培训部分二：高级数据分析目标：通过本部分培训，学员将能够深入理解统计分析的原理和方法，并能够利用JMP软件进行高级数据分析和建模。

培训内容：1. 统计学基础- 基本统计学原理和方法- 参数估计和假设检验2. 高级统计分析- 方差分析的原理和方法- 回归分析的原理和方法- 时间序列分析3. 数据挖掘- 关联规则挖掘- 聚类分析和分类分析- 预测分析4. 建模与优化- 建模方法和步骤- 优化方法和工具培训方式：本部分培训将采用案例分析和实践操作相结合的方式进行。

通过实际案例分析和模型建立，来巩固学员的学习效果。

培训时间：本部分培训共计2天，每天培训8小时，共计16小时。

培训部分三：应用案例分析目标：通过本部分培训，学员将能够利用JMP软件进行实际案例分析，并能够解决实际问题。

培训内容：1. 实际案例分析- 利用JMP软件进行实际案例分析- 解决实际问题的方法和步骤2. 案例分析报告- 案例分析报告的撰写和分享- 案例分析结果的呈现和推广培训方式：本部分培训将采用实际案例分析和报告撰写相结合的方式进行。

ETL基础及常用技术培训ppt课件

ETL实施过程
数据清洗与转换
数据清洗 1.不完整的数据 2.错误的数据 3.重复的数据
数据转换 1.代码标准化 2.数据粒度的转换 3.根据业务规则计算
确定数据清洗和转换规则后细化mapping,编码实现
ETL实施过程
数据加载
将数据缓冲区的数据直接加载到数据库对应的表中，如果是全量采用 load方式，如Hale Waihona Puke 是增量则根据业务规则merge进数据库
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shell基础
Vi
由指令模式进入输入模式的指令：新增 (append) a ：从光标所在位置後面开始新增资料，光标後的资料随新增资料向後移动。 A：从光标所在列最後面的地方开始新增资料。插入 (insert) i：从光标所在位置前面开始插入资料，光标後的资料随新增资料向後移动。 I ：从光标所在列的第一个非空白字元前面开始插入资料。开始 (open) o ：在光标所在列下新增一列并进入输入模式。 O: 在光标所在列上方新增一列并进入输入模式。
在shell脚本中可以使用任意的unix命令，这些命令通常是用来进行文件和文字操作的。常用命令语法及功能:
echo "some text": 将文字内容打印在屏幕上 ls: 文件列表 wc –l filewc -w filewc -c file: 计算文件行数计算文件中的单词数计算文件中的字符数 cp source: 文件拷贝 mv oldname newname : 重命名文件或移动文件 rm file: 删除文件 grep 'pattern' file: 在文件内搜索字符串比如：grep 'searchstring' cut -b colnum file: 指定欲显示的文件内容范围，并将它们输出到标准输出设备比如：输出每行第5个到第9个字符cut -b5-9 千万不要和cat命令混淆，这是两个完全不同的命令

电商用户行为画像与数据挖掘实战培训资料2024最新版

01
02
03
数据来源
包括电商平台自有数据、第三方数据、用户调研数据等。
采集方法
通过日志采集、埋点采集、API接口采集等多种方式获取用户行为数据。
数据预处理
对采集到的数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，以提高数据质量。
用户画像标签体系设计
基础标签
包括用户基本信息、消费能力、购买偏好等。
REPORTING
用户行为定义与分类
用户行为定义
指用户在电商平台上的所有操作，包括浏览、搜索、点击、购买、评价等。
用户行为分类
根据用户行为的目的和性质，可分为浏览行为、搜索行为、购买行为、评价行为等。
电商用户行为特点
多样性
电商平台上用户行为种类繁多，涵盖了从浏览
到购买的各个环节。
时序性
数据与业务不匹配
有时数据本身并不能完全反映业务情况，需结合业务背景和数据特点进行分析，避免误导性结论。
结果解释性不强
挖掘结果可能难以直观解释或不符合业务常识，需进行深入分析，了解原因并进行调整。
未来发展趋势预测
实时性要求更高
随着电商竞争的加剧，对实时性要求越来越高。未来电商用户行为画像与数据挖掘将更加注重实时数据处理和分析能力。
精准营销
基于用户行为数据，可实现精准的目标用户定位和个性化推
荐，提高营销效果。
助力产品迭代
用户行为数据可反映产品存在的问题和改进方向，为产品迭
代提供有力支持。
增强竞争力
深入了解用户行为有助于企业更好地满足市场需求，提升竞
争力。
XX
PART 02
电商用户行为画像构建
REPORTING

数据挖掘第20讲-SPSS Modeler关联分析

id 1 2 3
购物清单牛奶，面包，花生，红枣 (面包,牛奶)，咖啡，(红枣,白酒) (牛奶,面包)，咖啡
转换后清单牛奶，面包，红枣牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡
数据挖掘课程培训
案例背景 A C
超市的数据库记录了大量的商品购买记录，尤
B
其是对于超市的会员用户，不仅有他们通过会
员卡购买物品的记录，同时还保存了这些会员
用户的基本信息。为了进一步提升该超市的营
业额超市经理决定通过对数据库中的数据进行
分析和挖掘，发现商品间的一些潜在规律，基
D
于这些规律通过邮件的方式，有针对性地向用
置信度
关联规则度量e
度量名称规则置信度置信度差置信度比率
信息差标准化卡方
描述
公式
直接使用置信度表示，默认评估度量
前、后置信度差的绝对值
前、后置信度的比例
基于信息增益的度量方法
基于独立的离散型数据的卡方统计检验
信息差公式
序列
作用：发现事物在发生过程中的先后顺序上的规律定义：一个或多个项集有序地排列后组成的列表
在前项集发生的情况下，由前项推出后项的概率 --提升度(l)
在含有前项的条件下后项发生的概率，与不包含前项这个条件下后项发生的概率对比
记录编号 1 2 3 4 5
购物清单面包、牛奶面包、尿布、啤酒、鸡蛋牛奶、尿布、啤酒、可口可乐面包、牛奶、尿布、啤酒面包、牛奶、尿布、可口可乐
设前项为X，后项为Y： S=P(XUY)/P(I) C=P(XUY)/P(X) L=P(XUY)/P(X)P(Y)
序列事务表
ID 1 1 1 1 2 2 2

(2024年)ETL培训教程

实时数据处理需求
随着实时数据流的应用场景增多，ETL需要支持实时数据处理和
分析。
2024/3/26
25
AI技术在ETL中应用前景展望
智能数据清洗
利用AI技术自动识别并清洗脏数据，提高数据质量。
自动化流程优化
AI可分析ETL流程性能瓶颈，提出优化建议，实现流程自动化调优。
智能数据映射
通过机器学习算法学习数据映射规则，实现自动数据转换和映射。
ETL作用
ETL在数据仓库构建中占据重要地位，它能够将不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。通过ETL过程，企业可以更加有效地管理和使用数据，提高决策效率和准确性。
4
数据仓库与ETL关系
数据仓库概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
2024/3/26
选择高性能数据库
01
如Oracle、MySQL、PostgreSQL等，确保数据处理速度和数
据安全性。
合理配置数据库参数
02
根据硬件资源和业务需求，调整数据库缓存、连接池等参数，
提高数据处理效率。
建立索引和分区
03
针对查询频繁的字段建立索引，对大表进行分区，提高查询速
度和数据管理效率。
2024/3/26
12
批量传输与实时传输对比
2024/3/26
批量传输
适用于大量数据的定期或不定期传输，如每日、每周的数据备份或迁移。优点为传输效率高，缺点为实时性差。
实时传输
适用于对数据实时性要求高的场景，如实时监控、实时分析等。优点为实时性强，缺点为传输效率相对较低。

大数据数据挖掘培训讲义1：机器学习数据挖掘知识发现简介

19
e-commerce
A person buys a book (product) at
What is the task?
20
Successful e-commerce – Case Study
Task: Recommend other books (products) this person is likely to buy
6
From terabytes to exabytes to …
UC Berkeley 2003 estimate: 5 exabytes (5 million terabytes) of new data was created in 2002.
/research/projects/how-much-info-2003/
Weka
machine learning workbench
Data Mining
associations, deviation detection, clustering, visualization
Case Studies
targeted marketing, genomic microarrays
13
Data Mining for Customer Modeling
Customer Tasks:
attrition prediction targeted marketing:
cross-sell, customer acquisition
credit-risk fraud detection
Recommendation program is quite successful

C02 利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训(5天)

Python 已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言，作为除了 Java、C/C++/C# 外最受欢迎的语言。

本课程基于 Python 工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。

基于业务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用 Python 分析工具，实现数据挖掘项目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，匡助学员掌握 Python 用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。

通过本课程的学习，达到如下目的：1、全面掌握 Python 语言以及其编程思想。

2、掌握常用扩展库的使用，特殊是数据挖掘相关库的使用。

3、学会使用 Python 完成数据挖掘项目整个过程。

4、掌握利用 Python 实现可视化呈现。

5、掌握数据挖掘常见算法在 Python 中的实现。

5 天时间(全部模块讲完需要 5 天时间，可以根据时间需求拆份内容模块)。

业务支持部、 IT 系统部、大数据系统开辟部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。

课程为实战课程，要求：1、每一个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好 Excel 2022 版本及以上。

3、便携机中事先安装好 Python 3.6 版本及以上。

注：讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。

语言基础 +挖掘模型 +案例演练+开辟实践+可视化呈现采用互动式教学，环绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。

目的：掌握基本的 Python 编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作1、Python 简介2、开辟环境搭建Python 的安装扩展库的安装3、掌握 Python 的简单数据类型字符串的使用及操作整数、浮点数4、掌握基本语句：if、while、for、print 等基本运算：函数定义、参数传递、返回值5、掌握复杂的数据类型：列表/元组列表操作：访问、添加、修改、删除、排序列表切片、复制等列表相关的函数、方法元组的应用6、复杂数据类型：字典创建、访问、修改、删除、遍历字典函数和方法7、复杂数据类型：集合8、掌握面向对象编程思想创建类、继承类模块9、函数定义、参数传递、返回值10、标准库与扩展库的导入11、异常处理:try-except 块演练：基本的 Python 编程语句目的：掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固 Python 语言1、数据挖掘常用扩展库介绍Numpy 数组处理支持Scipy 矩阵计算模块Matplotlib 数据可视化工具库Pandas 数据分析和探索工具StatsModels 统计建模库Scikit-Learn 机器学习库Keras 深度学习(神经网络)库Gensim 文本挖掘库2、数据集读取与操作：读取、写入读写文本文件读写 CSV 文件读写 Excel 文件从数据库获取数据集3、数据集的核心数据结构(Pandas 数据结构)DataFrame 对象及处理方法Series 对象及处理方法演练：用 Python 实现数据的基本统计分析功能目的：掌握作图扩展库，实现数据可视化1、常用的 Python 作图库Matplotlib 库Pygal 库2、实现分类汇总演练：按性别统计用户人数演练：按产品+日期统计各产品销售金额3、各种图形的画法直方图饼图折线图散点图4、绘图的美化技巧演练：用 Python 库作图来实现产品销量分析，并可视化目的：掌握数据挖掘标准流程1、数据挖掘概述2、数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)商业理解数据准备数据理解模型建立模型评估模型应用3、数据挖掘常用任务与算法案例：用大数据实现精准营销的项目过程目的：掌握数据预处理的基本环节，以及 Python 的实现1、数据预处理异常值处理： 3σ准则， IQR 准则缺失值插补：均值、拉格朗日插补数据筛选/抽样数据的离散化处理变量变换、变量派生2、数据的基本分析相关分析：原理、公式、应用方差分析：原理、公式、应用卡方分析：原理、公式、应用主成份分析：降维案例：用 Python 实现数据预处理及数据准备1、常见分类预测的模型与算法2、如何评估分类预测模型的质量查准率查全率ROC 曲线3、逻辑回归分析模型逻辑回归的原理逻辑回归建模的步骤逻辑回归结果解读案例：用 sklearn 库实现银行贷款违约预测4、决策树模型决策树分类的原理决策树的三个关键问题决策树算法与实现案例：电力窃漏用户自动识别5、人工神经网络模型(ANN)神经网络概述神经元工作原理常见神经网络算法(BP、LM、RBF、FNN 等) 案例：神经网络预测产品销量6、支持向量机(SVM)SVM 基本原理维灾难与核心函数案例：基于水质图象的水质评价7、贝叶斯分析条件概率常见贝叶斯网络1、常用数值预测的模型通用预测模型：回归模型季节性预测模型：相加、相乘模型新产品预测模型：珀尔曲线与龚铂兹曲线2、回归分析概念3、常见回归分析类别1、客户细分常用方法2、聚类分析(Clustering)聚类方法原理介绍及合用场景常用聚类分析算法聚类算法的评价案例：使用 SKLearn 实现 K 均值聚类案例：使用 TSNE 实现聚类可视化3、RFM 模型分析RFM 模型，更深入了解你的客户价值 RFM 模型与市场策略案例：航空公司客户价值分析1、关联规则概述2、常用关联规则算法3、时间序列分析案例：使用 apriori 库实现关联分析案例：中医证型关联规则挖掘1、电商用户行为分析及服务推荐2、基于基站定位数据的商圈分析。

数据分析与应用培训ppt课件

特征选择
从众多特征中选择出对模型训练有重要影响的特征，以提高模型性能。
降维处理
通过某些方法降低数据的维度，以便更好地进行可视化和分析，如t-SNE 、PCA等降维技术。
03
数据分析方法与技术
描述性统计分析
01
02
03
数据集中趋势度量
通过平均数、中位数和众数等指标，描述数据分布的中心位置。
医疗健康
政府决策
通过数据分析挖掘医疗数据中的有用信息，提高医疗服务的效率和质量。
政府部门利用数据分析技术对社会、经济和环境等领域的数据进行分析，为政策制定和决策提供科学依据。
02
数据收集与预处理
数据收集的方法与技巧
01
02
03
04
网络爬虫
通过编写程序模拟浏览器行为，自动抓取互联网上的信息。
人工智能与机器学习
通过自动化和智能化技术提高数据分析的效率和准确性。
大数据融合
将不同来源和结构的数据进行融合，以提供更全面的视角和更深入的分析。
实时数据分析
利用流处理等技术对数据进行实时分析，以满足对即时洞察的需求。
数据可视化与交互
通过先进的数据可视化技术，使分析结果更易于理解和交流。
如何成为优秀的数据分析师
数据挖掘
利用算法和模型从大量数据中挖掘出有用的信息和模式，包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测等。
可视化分析
将数据以图形、图像等形式展现出来，帮助用户更直观地理
解数据和分析结果。
数据分析的应用领域
商业智能
金融风控
通过数据分析帮助企业了解市场、客户和业务，优化业务流程和降低成本。
利用数据分析技术对金融风险进行识别、评估和监控，提高金融机构的风险管理水平。

数据分析师培训PPT课件完整版(精)

等部分。
报告制作工具
介绍常用的报告制作工具和技术，如Microsoft PowerPoint、
Tableau等。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式直观展示数据分布和特
征。
集中趋势度量
计算平均数、中位数和众数等指标，了解数据
中心的位置。
离散程度度量
通过方差、标准差等指标衡量数据的波动情况
角色
在企业中，数据分析师充当着数据翻译者的角色，他们将复杂的数据转化为易于理解的形式，为决策者提供有价值的见解和建议。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据清洗、转换、可视化等。
业务理解能力
沟通能力
能够将分析结果以易于理解的方式呈现给非技术人员，与团队成员有效沟通。
明确分析目标
01 根据业务需求，确定数据分析
的目标和范围。
数据收集
02 从各种数据源中收集相关数据
，包括数据库、API、文件等。
数据清洗
03 对数据进行预处理，包括去重
、填充缺失值、转换数据类型等。
数据分析
04 运用统计学、机器学习等方法
对数据进行深入分析，挖掘数据中的规律和趋势。
数据可视化
05 将分析结果以图表、图像等形
通过对医疗资源的数据进行分析，优化资源配置和管理，提高医疗服务的效率和质量。
THANKS.
02
数据分析基础
数据类型与数据质量
数据类型
介绍数值型、文本型、日期型等常见数据类型及其特点。
数据质量
阐述数据质量的重要性，包括准确性、完整性、一致性等方面。

数据员培训计划方案

数据员培训计划方案一、培训目标通过本次培训，数据员将掌握数据分析的基本理论和技能，具备对数据进行收集、整理、分析和报告的能力，提高数据治理的水平和质量，为企业决策提供有效的数据支持。

二、培训内容1. 数据分析基础知识- 数据概念和分类- 数据类型和数据质量- 基本统计学知识- 数据分析工具使用2. 数据收集和整理- 数据收集方法- 数据清洗和整理- 数据转换3. 数据分析方法- 数据可视化- 数据挖掘- 数据建模4. 数据报告和展示- 报告撰写技巧- 数据可视化技术- 报告效果分析5. 数据治理实践- 数据质量管理- 数据安全保护- 数据治理流程三、培训方式1. 理论讲解- 通过课堂教学、PPT演示等形式，讲解数据分析的基本理论和方法2. 案例分析- 结合实际案例，讲解数据分析的应用场景和方法3. 实操演练- 利用数据分析工具进行实际操作，提升数据分析技能4. 讨论交流- 小组讨论、问题解答、经验分享等形式，促进学员之间的交流和学习四、培训计划本次培训共分为两个阶段，总计80个学时。

第一阶段：理论学习- 数据分析基础知识 10学时- 数据收集和整理 10学时- 数据分析方法 10学时- 数据报告和展示 10学时第二阶段：实操演练- 数据治理实践 10学时- 案例分析 10学时- 实操演练 20学时五、培训评估1. 考试评估- 每个阶段结束后进行理论知识的考试2. 实操评估- 实操演练结束后进行实际操作能力的评估六、培训考核1. 理论知识考核- 全部通过，成绩合格2. 实操能力考核- 考核合格、实操技能达标3. 培训总评- 综合考虑理论和实操成绩，进行培训总评定七、培训总结通过本次培训，数据员们将全面提高数据处理和分析能力，为企业数据驱动决策提供坚实的保障。

同时，本次培训也将为企业数据治理能力的提升和质量的保障奠定基础。

希望数据员们能够认真学习，提高数据分析技能，为企业的可持续发展贡献自己的力量。

统计培训方案

统计培训方案一、培训目标：提升统计分析能力二、培训方案：1. 前置知识（1）概率论与数理统计基础（2）多元统计学基础（3）R语言基础（4）数据挖掘基础2. 主要内容（1）实操案例分析：培训过程中将注重实际案例的分析与讲解，让学员更好地掌握统计学知识，并了解其在实际中的应用。

（2）R语言实战：介绍R语言的基本操作方法，让学员能够运用R语言实现统计分析，如数据处理、数据分析、数据可视化等。

（3）数据挖掘方法：介绍数据挖掘的基本概念与流程，并针对不同的业务场景，讲解如何运用数据挖掘技术解决实际问题。

（4）机器学习方法：讲解机器学习在统计分析中的应用，介绍机器学习算法与框架，并结合实际案例分析，讲解如何使用机器学习算法进行数据分析。

3. 培训形式（1）线上培训：利用网络平台，组织线上培训，让学员可以随时随地参加培训，避免时空限制。

（2）线下实操：培训过程中会安排线下实操环节，让学员亲身体验实战操作，进一步加深对知识点的理解。

4. 培训时间（1）总培训时间：90小时（2）日常学习时间：3-4小时/天（3）培训周期：3个月5. 培训效果评估（1）每学期结束时，安排考试测试学员对所学知识的掌握情况。

（2）结合学员实际工作需求，定期收集反馈，对培训效果进行评估。

三、培训师资力量（1）培训讲师为具有丰富统计分析经验的专家。

（2）每位讲师均具有较高的学历背景。

（3）讲师团队包括多名教授、博士以及有多年工作经验的专业人士。

四、预算本培训方案预算总额为15万元，包括讲师费用、培训材料费用以及场地租赁费用等。

五、结语本培训方案旨在通过针对性培训，提高学员的统计分析能力与应用能力，为企业提供更多高素质的统计分析人才，同时挖掘数据中潜在的商业价值，为企业决策提供有力支持。

数据分析师培训PPT课件完整版)pptx

数据分析师的核心能力
数据处理能力
统计分析能力
数据分析师需要具备强大的数据处理能力，能够从海量数据中提取有用的信息，并进行数据清洗、预处理和可视化。
数据分析师需要熟练掌握各种统计分析方法，如描述性统计、回归分析、聚类分析等，以从数据中挖掘出有用的信息。
商业理解能力
沟通能力
数据分析师需要具备对商业的理解和洞察力，能够将数据与商业实践相结合，为企业提供实用的决策建议。
01
02
03
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值
数据转换
数据类型转换、数据标准化、数据归一化
数据整合
合并数据、数据关联、数据去重
数据可视化与报表制作
数据可视化
图表类型、可视化工具、可视化技巧
报表制作
报表设计、报表工具、报表发布
数据分析报告的撰写
报告结构、报告内容、报告呈现方式
03
数据分析工具与技术
理和分析。
数据分析方法
掌握R中常用的数据分析方法，如描述性统计、回归分析、聚类分析等
。
数据可视化Байду номын сангаас
学习使用R的内置函数和包，如ggplot2、plotly 等，创建各种图表和图
形。
04
数据分析方法与模型
描述性分析
总结与概括
对数据进行简单的统计和描述，如平均值、中位数、众数等。
数据可视化
通过图表、图像等方式直观展示数据特征和分布情况。
数据分析师是指专门从事数据分析与数据挖掘工作的专业人员，他们通过对数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供数据支持和决策建议。
数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据，进行数据清洗和预处理，运用统计分析、机器学习等方法进行数据挖掘和分析，最终为企业提供数据支持和决策建议。

2024版年度大数据分析与数据挖掘培训教程

可视化技术与交互式分析可视化技术和交互式分析工具将使得大数据分析结果更易于理解和应用。
2024/2/2
人工智能与机器学习融合人工智能和机器学习技术将进一步融入大数据分析和数据挖掘过程中，提高自动化和智能化水平。
多源数据融合与集成
未来大数据分析和数据挖掘将更加注重多源数据的融合与集成，提高数据价值和利用率。
通过可视化等手段探索数据之间的关系和规律。
预测性模型分析
利用回归、分类等模型对数据进行预测。
文本分析
对文本数据进行分词、情感分析等处理，提取有用信息。
2024/2/2
10
大数据分析工具介绍
Hadoop
分布式存储和计算框架，适合处理大规模数据集。
2024/2/2
Spark
基于内存的计算框架，适合进行迭代计算和实时分析。
大数据分析需要数据挖掘技术的支持，而数据挖掘也需要大数据作为分析对象。
相互促进
数据挖掘技术的发展推动了大数据分析的进步，而大数据的快速增长也为数据挖掘提供了更广阔的应用场景。
2024/2/2
6
大数据分析与数据挖掘重要性
01
02
03
提升决策水平
通过大数据分析和数据挖掘，企业可以更加准确地把握市场动态和客户需求，提升决策水平。
17
电商领域应用场景
用户画像
通过数据挖掘技术构建用户画像，实现精准营销和个性化推荐。
2024/2/2
商品关联分析
利用大数据分析发现商品之间的关联规则，优化商品组合和陈列。
价格优化
基于历史销售数据和市场行情，通过大数据分析制定最优价格策略。
18
医疗领域应用场景

数据挖掘培训ppt课件

p.item(k-1)<q.item(k-1)
23
Prune算法：从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
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关联规则发现任务
给定一个事务数据库D，求出所有满足最小支持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解为两个子问题： 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集； 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
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知识发现的方法(2)
机器学习：
规则归纳：AQ算法决策树：ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
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数据仓库的相关概念
事实表（Fact）：存储用户需要查询分析的数据，事实表中一般包含多个维（Dimension）和度量（Measurement）。维：代表了用户观察数据的特定视角，如：时间维、地区维、产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值，如时间维的值可按年份、季度、月份来划分，描述了不同的查询层次。度量：是数据的实际意义，描述数据“是什么”，即一个数值的测量指标，如：人数、单价、销售量等。