大數(shù)據(jù)挖掘、建模與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

  培訓(xùn)講師:駱飛

講師背景:
駱飛老師北京郵電大學(xué)-移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與信息化實(shí)驗(yàn)室-研究員;北京郵電大學(xué)-信息與通信工程學(xué)院-外聘講師;網(wǎng)銳國(guó)家網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室-研究員;中國(guó)移動(dòng)集團(tuán)廣東移動(dòng)有限分公司特邀講師;中國(guó)移動(dòng)集團(tuán)山東移動(dòng)有限分公司特邀講師。2006年中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)光傳輸 詳細(xì)>>

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大數(shù)據(jù)挖掘、建模與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)詳細(xì)內(nèi)容

大數(shù)據(jù)挖掘、建模與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

時(shí)間
內(nèi)容
目的
2課時(shí)
一、大數(shù)據(jù)時(shí)代概述
1.大數(shù)據(jù)的應(yīng)用歷史
2.大數(shù)據(jù)的全景視圖
3.最熱門的大數(shù)據(jù)工具有哪些
4.技術(shù)部門的員工應(yīng)該具備哪些大數(shù)據(jù)的技能?
5. CRISP方法論
案例演練:一個(gè)案例學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)分析方法論
本模塊收益:
重點(diǎn)了解大數(shù)據(jù)的發(fā)展背景及趨勢(shì),具備大數(shù)據(jù)的視野
開展形式:案例分析及演練
1課時(shí)
二、通信行業(yè)未來發(fā)展定位及趨勢(shì)分析
1.大數(shù)據(jù)在通信行業(yè)的運(yùn)用
2.大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)通信傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)模式的顛覆
3.轉(zhuǎn)型探索時(shí)期客戶對(duì)移動(dòng)的新期望
4.移動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)力提升思考
本模塊收益:
掌握大數(shù)據(jù)對(duì)移動(dòng)的影響及引發(fā)對(duì)未來的思考
2課時(shí)
三、 指標(biāo)分析
1.為什么相同的指標(biāo)會(huì)出現(xiàn)不同的解讀?
2. 使用模型來解讀指標(biāo)
案例:透過模型分析業(yè)務(wù)場(chǎng)景
3. 關(guān)于指標(biāo)的幾種常見算法
均值/中位數(shù)
四分位和箱線圖
標(biāo)準(zhǔn)差
時(shí)間序列分析分析法
4. 質(zhì)量定義與監(jiān)測(cè)
四、 數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和異常值分析
1. 異常值的業(yè)務(wù)定義
2. 異常值的統(tǒng)計(jì)學(xué)定義
3. 基于規(guī)則異常值分析
定義規(guī)則
規(guī)則匹配
4. 基于數(shù)據(jù)挖掘算法的異常值發(fā)現(xiàn)
本模塊收益:
1、學(xué)會(huì)如可進(jìn)行數(shù)據(jù)解讀,建模的主要方法及計(jì)算方法
2、如何發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常,以及進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控
3課時(shí)
五、構(gòu)建企業(yè)的分析體系
本節(jié)介紹如何在企業(yè)內(nèi)部實(shí)施大數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的營(yíng)銷動(dòng)作
1.大數(shù)據(jù)如何與企業(yè)的營(yíng)銷結(jié)合
a)營(yíng)銷動(dòng)作和大數(shù)據(jù)的結(jié)合
b)崗位的設(shè)置和技能要求
2.分析模型的設(shè)計(jì)、實(shí)施工具
a)SPSS Clementine簡(jiǎn)介
b)SAS簡(jiǎn)介
c)SQL Analysis簡(jiǎn)介
d)Excel控件簡(jiǎn)介
3.數(shù)據(jù)的收集和準(zhǔn)備
a)數(shù)據(jù)的來源
b)原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
六、基于關(guān)鍵指標(biāo)的分析方法
指標(biāo)分析是一種快速的企業(yè)績(jī)效分析手段,是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標(biāo), 本節(jié)介紹如何通過指標(biāo)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。
1.案例思考:從一張報(bào)表說起
2.傳統(tǒng)的基于績(jī)效考核指標(biāo)分析的缺陷
3.把KPI指標(biāo)和管理理念相結(jié)合,搭建分析模型分析營(yíng)銷狀況
4.案例解析:
a)競(jìng)爭(zhēng)力分析模型
b)利潤(rùn)分析模型
七、時(shí)間序列分析
時(shí)間序列分析的目的是掌握銷售過程中出現(xiàn)的趨勢(shì)、規(guī)律,優(yōu)化產(chǎn)品組合和銷售管理。
1.時(shí)間序列規(guī)律的三個(gè)方面
2.如何識(shí)別周期,認(rèn)識(shí)同比的風(fēng)險(xiǎn)
3.趨勢(shì)如何分析
4.案例解析
a)數(shù)據(jù)周期分析
b)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
5.一元回歸分析
a)案例:行業(yè)趨勢(shì)分析
本模塊收益:
從市場(chǎng)營(yíng)銷角度分析數(shù)據(jù),找到客戶行為規(guī)則,并與營(yíng)銷相結(jié)合,為后續(xù)的營(yíng)銷方案提供依據(jù)
掌握關(guān)鍵的數(shù)據(jù)分析運(yùn)用工具,以及數(shù)據(jù)分析方法,通過關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行案例分析
3、開展形式:案例分析、工具演練、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)操、現(xiàn)場(chǎng)輔導(dǎo)
3課時(shí)
八、 常用的挖掘算法簡(jiǎn)介
1.描述類分析算法
關(guān)聯(lián)規(guī)則
聚類分析
異常值分析
2. 分類和預(yù)測(cè)算法
類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
決策樹
邏輯斯蒂回歸
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
時(shí)間序列
九、 原因分析
1. 什么是事件響應(yīng)分析
2. 基于分類算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
3. 決策樹的應(yīng)用案例
4. 案例演練
5. 因果關(guān)系的悖論
6. 應(yīng)用分析進(jìn)行推導(dǎo)分析
十、 圖表分析和數(shù)據(jù)可視化
1. Excel常規(guī)圖表類型及其適用場(chǎng)合
2. 幾種加強(qiáng)版分析圖表
3. 繪制儀表盤
十一、管理理念下的實(shí)用數(shù)據(jù)工具
1.統(tǒng)計(jì)和計(jì)算過程是機(jī)器的事
案例分析:數(shù)據(jù)挖掘工具使用
2.矩陣分析的應(yīng)用
3.敏感性分析尋找管理方向
案例分析:多維度規(guī)劃
本模塊收益:
1、掌握常用的數(shù)據(jù)挖掘與分析的方法及工具
2、現(xiàn)場(chǎng)制作數(shù)據(jù)分析模型,圖表,工具應(yīng)用,講師現(xiàn)場(chǎng)輔導(dǎo)點(diǎn)評(píng)
制定行動(dòng)學(xué)習(xí)計(jì)劃

 

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