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數(shù)據(jù)分析挖掘的課程

概述
數(shù)據(jù)挖掘研究方向
超大數(shù)據(jù)分析
文本/web數(shù)據(jù)挖掘
客戶行為模式分析
常用分析工具
CRISP方法論
案例演練：一個案例學(xué)會數(shù)據(jù)分析方法論。
數(shù)據(jù)審核和數(shù)據(jù)清洗
有問題的數(shù)據(jù)將帶來有問題的結(jié)果，因此在分析之前應(yīng)該對數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量的審核。
數(shù)據(jù)審核的目的
定性變量和定量變量的不同審核方法
數(shù)據(jù)審核的步驟
極端值和缺失值的發(fā)現(xiàn)
數(shù)據(jù)分布特征
數(shù)據(jù)清洗
缺失值處理策略
極端值處理策略
保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性
實(shí)戰(zhàn)案例
數(shù)據(jù)特征描繪
業(yè)務(wù)分析之時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征或者規(guī)律，是一個分析人員必備的技能，本節(jié)用圖形化的方式，描繪數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。
分布規(guī)律描述
直方圖
箱體圖
二維點(diǎn)圖
QQ圖
相關(guān)關(guān)系描述
散點(diǎn)圖
矩陣圖
對比分析
星狀圖
條形圖
趨勢分析
折線圖
季節(jié)分解
異常值分析
發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)當(dāng)中的異常數(shù)據(jù)的方法。
SPSS異常值分析法
統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)概念
假設(shè)檢驗(yàn)原理與應(yīng)用
F檢驗(yàn)
T檢驗(yàn)
方差分析
因子分析和主成分分析
回歸分析原理與應(yīng)用
時間序列分析
預(yù)測技術(shù)可以使工作更具有前瞻性，本節(jié)介紹預(yù)測的概念和工具。
周期分析
新產(chǎn)品和老產(chǎn)品在時序上的不同
曲線估計和風(fēng)險評估
ARIMA模型
聚類分析
客戶細(xì)分是大數(shù)據(jù)時代*營銷的先決條件，聚類分析算法有助于快速對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，找到*的客戶分類方式。
聚類分析的用途
快速聚類
系統(tǒng)聚類
兩步聚類
案例
分類算法
分類算法的用途很多，以數(shù)據(jù)庫營銷的概念為例：傳統(tǒng)針對所有客戶的群體推送帶來成本過高，效率偏低的問題。分類算法的優(yōu)點(diǎn)在于通過精準(zhǔn)的客戶定位，提升內(nèi)容推送的精準(zhǔn)度，減少對客戶的騷擾，降低成本，縮短時間，提升企業(yè)利潤。
概述
不同的決策樹算法
CHAID
CRT
Logistic回歸
案例解析

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