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《大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法》

培訓(xùn)講師：段方

講師背景：
段方專業(yè)背景：曾在中國銀行工作現(xiàn)任某集團(tuán)總部大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)倉庫項目經(jīng)理多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)際工作經(jīng)驗。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營，開發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細(xì)>>

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《大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法》詳細(xì)內(nèi)容

《大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法》

《大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法》
段方
北京大學(xué) 博士后
1 背景
1.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動還是應(yīng)用驅(qū)動？
1.2 應(yīng)用價值的顯現(xiàn)化
1.3 對內(nèi)服務(wù)和對外服務(wù)
1.4 建設(shè)應(yīng)用的生態(tài)圈
2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)方法
2.1 CRISP-DM （CRoss-Industry Standard Process for Data Mining）方法論
2.2 業(yè)務(wù)理解（Business Understanding）
2.3 數(shù)據(jù)理解（Data Understanding）
2.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（Data Preparation）
2.5 建模（Modeling）
2.6 評估（Evaluation）
2.7 部署（Deployment）
2.8 數(shù)據(jù)挖掘之外的方法論
2.9 【案例】電信行業(yè)外來工識別及營銷
3 大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維
3.1 互聯(lián)網(wǎng)思維概述
3.2 用戶思維
3.2.1 用戶是誰
3.2.2 用戶需要什么？
3.3 極致思維
3.3.1 產(chǎn)品極致設(shè)計
3.3.2 服務(wù)的極致
3.4 簡約思維
3.4.1 產(chǎn)品的簡約
3.4.2 簡約的流程
3.5 迭代思維
3.5.1 產(chǎn)品的快速迭代
3.5.2 開發(fā)過程的快速迭代
3.6 流量思維
3.6.1 現(xiàn)有客戶再有錢
3.6.2 擴(kuò)展客戶使用流量
3.7 平臺思維
3.7.1 APP store 的借鑒
3.7.2 生態(tài)圈的構(gòu)筑
3.8 跨界思維
3.8.1 數(shù)據(jù)的跨界 3.8.2 應(yīng)用的跨界 3.9 數(shù)據(jù)思維
3.9.1 收集數(shù)據(jù) 3.9.2 分析數(shù)據(jù) 3.10 社會化思維 3.10.1 影響社會
3.10.2 社會角度思考
3.11 互聯(lián)網(wǎng)思維在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的落地
4 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
4.1 多維分析方法
4.1.1 OLAP 分析
4.1.2 上鉆和下鉆
4.1.3 用 OLAP 分析問題
4.2 分析算法
4.2.1 回歸算法
線性回歸
邏輯回歸
4.2.2 決策樹算法
C4.5 算法 CART 算法
4.2.3 貝葉斯算法
樸素貝葉斯算法
BBN（Bayesian Belief Network）算法
4.2.4 基于核的算法
支持向量機(jī) SVM 算法
線性判別分析(Linear Discriminate Analysis ， LDA)
4.2.5 聚類算法
K-MEANS 算法
期望最大化算法(Expectation Maximization， ME)
4.2.6 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
Apriori 算法
4.2.7 降低維度算法
主成份分析(Principle Component Analysis， PCA)算法
偏最小二乘回歸(Partial Least Square Regression， PLS)算法
4.2.8 集成算法
隨機(jī)森林算法梯度推進(jìn)機(jī)
4.3 【案例】機(jī)器學(xué)習(xí)方法在電信行業(yè)應(yīng)用案例匯編
5 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)過程
5.1 需求的收集、整理
5.1.1 需求的收集方
5.1.2 需求的表述方法
5.2 數(shù)據(jù)的收集
5.2.1 能收集哪些數(shù)據(jù)
5.2.2 數(shù)據(jù)的維度
5.2.3 數(shù)據(jù)的質(zhì)量
5.2.4 數(shù)據(jù)的管理
5.3 分析方法的選擇
5.3.1 統(tǒng)計分析方法
5.3.2 OLAP 分析
5.3.3 數(shù)據(jù)挖掘方法
5.4 應(yīng)用開發(fā)原型
5.4.1 原型系統(tǒng)的開發(fā)
5.4.2 原型系統(tǒng)的評估
5.5 應(yīng)用的上線
5.5.1 誰負(fù)責(zé)使用
5.5.2 誰負(fù)責(zé)驗收
5.6 快速迭代開發(fā)
5.6.1 如何快速迭代
5.6.2 迭代后的上線
5.7 上線后評估
5.7.1 客戶滿意度
5.7.2 效率提升
5.7.3 效益評估等
5.8 效益的評估方法
5.8.1 經(jīng)濟(jì)效益
5.8.2 社會效益
5.8.3 管理效益等
6 數(shù)據(jù)分析工具
6.1 Cognos
6.2 BRIO
6.3 SAS
6.4 SPSS
6.5 R 語言
7 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)案例
7.1 【案例 1】客戶離網(wǎng)分析案例
7.2 【案例 2】客戶群體細(xì)分及營銷
7.3 【案例 3】 4G 業(yè)務(wù)營銷案例
7.4 【案例 4】電信網(wǎng)絡(luò)智慧運(yùn)維案例
7.5 【案例5】人工智能技術(shù)在電信領(lǐng)域中應(yīng)用案例
8 總結(jié)

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