重庆大数据应用培训机构

大数据时代已经来临，大数据战略已经上升到国家意志，拥有大数据的规模和利用大数据的能力已经成为国家竞争力的一种体现，大数据的重要性已经毋庸置疑。本课程从实际的市场营销问题出发，了解大数据在市场营销领域的价值以及应用。并对大数据分析与挖掘技术进行了介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现业务赋能精准营销，帮助团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及营销决策。

1.了解大数据的概念，大数据如何跟企业业务相结合，明确未来的学习方向

2.学会查看数据指标，识别指标背后隐含的信息

3.学会使用常用分析方法，提升分析工作的效率的规范性

4.学会对未来做出预测，提前对市场的变化做出反应

5.了解数据挖掘技术有别于传统分析方法的优势，学习数据挖掘的入门知识

第一讲：Python基础

讲解Python背景、国内发展状况、基础语法、数据结构及绘图操作等内容。特别针对向量计算这块，着重介绍Python在这方面的优势及用法。

第二讲：统计分析基础

讲解统计分析基础，包括统计学基本概念，假设检验，置信区间等基础，并结合数据案例说明其使用场景和运用方法。介绍数据分析流程和常见分析思路，并结合案例进行讲解。

第三讲：Python数据处理基础

从数据接入、数据统计、数据转换等几个方面进行讲解。数据接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常见数据库操作；数据统计包含Pandas包的具体用法和讲解。

第四讲：数据挖掘基础

讲解数据挖掘基本概念，细致讲解业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型部署各环节的工作内容及相关技术；结合业界经典场景，讲解数据挖掘的实施流程和方法体系。

第五讲：数据挖掘核心技术

细致讲解抽样、分区、样本平衡、特征选择、训练模型、评估模型等数据挖掘核心技术原理，并结合案例讲解其具体实现和用法。尤其针对样本平衡，重点讲解人工合成、代价敏感等算法；针对特征选择，重点讲解特征选择的核心思路，并结合Python进行案例演示。

第六讲：Python数据挖掘工具

讲解Orange数据挖掘工具的用法，包括各项功能的具体使用。

第七讲：特征降维算法及Python实现

讲解主成分及因子分析原理，并结合案例进行Python实现。

第八讲：关联规则算法及Python实现

讲解Apriori关联规则算法原理，并结合案例进行Python实现。

第九讲：决策树算法及Python实现

讲解ID3、C4.5、C5.0以及CART决策树算法的实现原理，并结合案例进行Python实现。

第十讲：聚类算法及Python实现

讲解Kmeans、系统聚类算法原理，并结合Python进行案例讲解。

第十一讲：基于乳腺癌数据进行降维分析并建立分类模型

实战部分：基于乳腺癌数据进行降维处理，并尝试建立分类评估模型。旨在通过该模型，并潜在的乳腺癌患者进行识别。

第十二讲：基于在线零售数据建立关联规则模型

实战部分：基于在线零售数据，经过一定的处理，对该数据进行关联规则建模，旨在从此数据中挖掘出潜在的规则，对业务运营进行指导决策。

第十三讲：Lending：Club信贷违约分析案例

实战部分：基于Lending：Club信贷违约数据，尝试从多个不同的维度进行数据分析，旨在发现一些有价值的信息，同时基于该数据，经过一定的处理，建立信贷违约识别模型，旨在对信贷业务办理提供模型支持，降低违约风险。

第十四讲：航空公司客户分群案例

实战部分：基于航空公司的业务诉求，结合历史乘客数据，建立客户分群模型，旨在对客户进行差异化营销活动，提高客户粘性和价值转化。

第十五讲：Python自然语言处理原理及案例

讲解自然语言处理基本概念和技法，包含分词、关键字提取、文摘提取、文本分类、主题模型、word2vec等内容。并使用Python进行案例讲解。

第十六讲：Python网络爬虫及案例

讲解爬虫实现的基本原理，并介绍requests、lxml、Beautiful：Soup、grab、scrapy、pyspider：、cola等包和框架的使用，同时结合真实案例进行演示。

第十七讲：社交关系图分析及Python案例

讲解社交关系图分析的基本原理和使用场景，介绍networkx、igraph包的用法，此外，介绍neo4j数据库，并结合py2neo包进行讲解，通过具体的案例，讲解社交关系图的构建和具体实现过程。

第十八讲：数据分析图表及Python案例

讲解常用的数据分析图表及其使用场景，同时结合matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等包进行案例讲解。

第十九讲：使用Notebook编写数据分析报告

讲解使用Notebook编写数据分析报告的具体方法，并结合案例讲解其用法。

第二十讲：Dash可视化开发实战

介绍Dash的UI、Server、Reactivity、控件等内容，同时讲解一个用Dash实现数据分析功能（兼图表）的实际案例，搭建服务器，在企业内部实现轻量级数据分析应用。

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《大数据时代下半场-数据治理、驱动与变现》有专家预言，未来的大数据就如150多年前人类开始大规模使用石油一样，将成为人类不可或缺的资源。如果说大数据的上半场主要任务是收集数据，那么，下半场的主要任务是由收集数据逐渐地转向数据治理、数据驱动及数据变现等方向。中国电信天然的是大数据的生产者、收集者，同时也是大数据的使用者和价值创造者。假如你需要在这个领域构建起一个完整的思考，去回答一个“有了数据后应该如何使用”的问题，这本书就可以在规律与方法上给到你具体帮助。同时，相信你在本书观点上，一定能结合自身在数据应用中的困惑，找到解决问题的新突破。