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       1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會?！詈细駥W員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

• 培訓特色
  解釋了如何將數(shù)據(jù)挖掘應用于解決實際問題，從而使你能將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于自己的實際工作中去。課程還著重介紹了數(shù)據(jù)挖掘模型的建立與測試，以及數(shù)據(jù)挖掘結果的解釋與驗證以及數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在相關行業(yè)的應用實例等內(nèi)容。
  本課程不是簡單的數(shù)據(jù)挖掘的概念講解，把技術、案例、問題結合起來，把理論實踐化，讓學者能深入體會數(shù)據(jù)挖掘的應用。
• 目標收益
  通過本課程的教學，使學員充分了解和認識大數(shù)據(jù)的相關知識（大數(shù)據(jù)的應用范圍及相關技術思想），同時學會用主流的數(shù)據(jù)挖掘軟件完成數(shù)據(jù)挖掘建模任務，使學員掌握數(shù)據(jù)挖掘方法論CRISP-DM的本質。通過幾個具體的、典型的數(shù)據(jù)挖掘案例，使學員在掌握這些案例所用的技巧的同時，充分理解數(shù)據(jù)挖掘的方法論，實現(xiàn)舉一反三的效果，提高學員分析問題解決問題的實際能力。
• 課程大綱
  
• 主題 內(nèi)容
  大數(shù)據(jù)的介紹
• 1.1 什么是大數(shù)據(jù)：海量非結構化數(shù)據(jù)本身+處理方法
  1.2 大數(shù)據(jù)為什么重要及大數(shù)據(jù)帶來的機遇：決定公司是否有未來和業(yè)務可延伸范圍
  1.3 對大數(shù)據(jù)的深層理解：組成、特點介紹
  1.4 大數(shù)據(jù)的相關技術與應用案例
  數(shù)據(jù)采集：ETL工具
  數(shù)據(jù)存?。宏P系數(shù)據(jù)庫；NoSQL、SQL等
  基礎架構支持：云存儲；分布式文件系統(tǒng)等
  計算結果展現(xiàn)：云計算；標簽云；關系圖等
  1.5 大數(shù)據(jù)專題可能的演進路徑
• 數(shù)據(jù)分析基礎
• 2.1 數(shù)據(jù)分析的含義、主要做什么？
  2.2 為什么要學習做好數(shù)據(jù)分析
  2.2.1從數(shù)據(jù)分析的描述問題、對比問題、分析問題 到最后解決問題說明為什么要做好
  2.2.2通過案例說明一般人員與數(shù)據(jù)分析師的區(qū)別
  2.3 數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)和分析的關鍵
  2.4 數(shù)據(jù)分析的6個步驟，3大方向（理清思路，尋找答案，觀點表達）案例形式詳細說明
  步驟1：需求明確--理清思路
  步驟2：數(shù)據(jù)收集--理清思路
  步驟3：數(shù)據(jù)處理--尋找答案
  步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
  步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點表達
  步驟6：報表撰寫--觀點表達
  分別對以上6個步驟以案例的方式詳細說明。
  2.5 實踐：以數(shù)據(jù)分析項目為引，將數(shù)據(jù)分析的技能與業(yè)務結合，并應用于實際的工作之中
• 數(shù)據(jù)挖掘基礎
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘概述、基本理念、歷史發(fā)展進程、主要功能、發(fā)展趨勢
  3.2 數(shù)據(jù)挖掘方法論：CRISP-DM、SEMMA
  3.3 數(shù)據(jù)處理過程：變量的分類及類型，數(shù)據(jù)的質量、理解過程、準備過程
• 數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析技術
• 4.1.數(shù)據(jù)挖掘主要分析方法：
  4.1.1 聚類分析（Clustering）
  4.1.2 分類分析（Classification）
  4.1.3 關聯(lián)分析（Association）
  4.1.4 預測分析（Prediction）
  4.1.5 回歸分析
  4.1.6 相關分析
  4.1.7數(shù)據(jù)比較分析
  4.1.8 數(shù)據(jù)挖掘的可視化
  4.2 數(shù)據(jù)挖掘的實施
  4.3 分析圖形：正態(tài)性檢驗 描述性統(tǒng)計 箱型圖、區(qū)間圖、時序圖介紹
  4.4 數(shù)據(jù)挖掘的關鍵技術:數(shù)據(jù)預處理
  4.5 數(shù)據(jù)挖掘效果的評估
  4.6 實踐：SPSS結合相應的分析算法及展示圖形
• 構建**數(shù)據(jù)挖掘分析體系
• 5.1 分析團隊建設
  5.2 分析工作管理
  5.3 數(shù)據(jù)分析核心能力建設
  5.4 分析工作與業(yè)務協(xié)同
• 數(shù)據(jù)挖掘應用
• 6.1 數(shù)據(jù)挖掘及管理經(jīng)驗
  6.2 數(shù)據(jù)挖掘在***行業(yè)領域的應用舉例
  6.2.1 客戶行為與潛在客戶分析
  6.2.2 用戶信用度分析
  6.2.3 趨勢預測
  6.2.4 新產(chǎn)品交叉營銷分析 等
  6.3 數(shù)據(jù)挖掘實踐舉例:客戶流失、趨勢發(fā)展分析等（結合SPSS軟件）
  6.4 實踐：內(nèi)容包括（從設計－>形成模型->應用）.
• 數(shù)據(jù)挖掘工具及未來研究的方向和熱點
• 7.1 幾種數(shù)據(jù)挖掘工具比較
  7.2 典型工具介紹及使用范圍
  7.3 如何選擇數(shù)據(jù)挖掘工具
  7.4 數(shù)據(jù)挖掘的方向和熱點