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        大數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)培訓(xùn)

一、數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程

1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述

1.2 數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISP-DM）

1.3 數(shù)據(jù)建模示例

二、數(shù)據(jù)預(yù)處理過程

2.1 數(shù)據(jù)挖掘處理的一般過程

2.2 數(shù)據(jù)讀入

2.3 數(shù)據(jù)集成

2.4 數(shù)據(jù)理解

2.5 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)處理

2.6 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：變量處理

2.7 基本分析

2.8 特征選擇

2.9 因子分析（主成分分析）

三、因素影響分析（特征重要性分析）

3.1 常用特征重要性分析的方法

3.2 相關(guān)分析（數(shù)值+數(shù)值，相關(guān)程度計算）

3.3 方差分析（分類+數(shù)值，影響因素分析）

3.4 列聯(lián)分析（分類+分類，影響因素分析）

四、數(shù)值預(yù)測模型篇

4.1 銷量預(yù)測與市場預(yù)測——讓你看得更遠

4.2 回歸預(yù)測/回歸分析

4.3 時序預(yù)測

4.4 季節(jié)性預(yù)測模型

4.5 新產(chǎn)品預(yù)測模型與S曲線

4.6 自定義模型（如何利用規(guī)劃求解進行自定義模型）

五、回歸模型優(yōu)化篇

5.1 回歸模型的基本原理

5.2 模型優(yōu)化思路：尋找佳回歸擬合線

六、分類預(yù)測模型

6.1 分類概述

6.2 邏輯回歸分析模型

6.3 決策樹分類

6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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 客戶細分常用方法

7.2 聚類分析（Clustering）

7.3 RFM模型分析

八、產(chǎn)品與關(guān)聯(lián)分析

8.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則原理介紹

8.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則適用場景：交叉銷售、捆綁營銷、產(chǎn)品布局