大數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)詳細(xì)內(nèi)容
大數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
【課程大綱】
**部分：數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)（基礎(chǔ)，決定你的高度）
1、 數(shù)據(jù)挖掘工具簡(jiǎn)介
? EXCEL規(guī)劃求解（數(shù)據(jù)建模工具）
? SAS統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)
? SPSS統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案
2、 數(shù)據(jù)挖掘概述
案例：宜家IKE如何**數(shù)據(jù)挖掘來(lái)降低營(yíng)銷成本提升利潤(rùn)？
3、 數(shù)據(jù)挖掘的標(biāo)準(zhǔn)流程（CRISP-DM）
? 商業(yè)理解
? 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
? 數(shù)據(jù)理解
? 模型建立
? 模型評(píng)估
? 模型應(yīng)用
案例：通信客戶流失分析及預(yù)警模型
4、 數(shù)據(jù)建模示例
案例：客戶匹配度建?！业侥愕臏?zhǔn)客戶
第二部分：數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（Modeler實(shí)操）
1、 數(shù)據(jù)挖掘處理的一般過(guò)程
? 數(shù)據(jù)源à數(shù)據(jù)理解à數(shù)據(jù)準(zhǔn)備à探索分析à數(shù)據(jù)建模à模型評(píng)估
2、 數(shù)據(jù)讀入
? 讀入文本文件
? 讀入Excel電子表格
? 讀入SPSS格式文件
? 讀入數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)
3、 數(shù)據(jù)集成
? 變量合并（增加變量）
? 數(shù)據(jù)追加（添加記錄）
4、 數(shù)據(jù)理解
? 取值范圍限定
? 重復(fù)數(shù)據(jù)處理
? 缺失值處理
? 無(wú)效值處理
? 離群點(diǎn)和極端值的修正
? 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
5、 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)處理
? 數(shù)據(jù)篩選：數(shù)據(jù)抽樣/選擇（減少樣本數(shù)量）
? 數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)：數(shù)據(jù)分段/離散化（減少變量的取值）
? 數(shù)據(jù)平衡：正反樣本比例均衡
? 其它：排序、分類匯總
6、 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：變量處理
? 變量變換：原變量值更新
? 變量派生：生成新的變量
? 變量精簡(jiǎn)：降維，減少變量個(gè)數(shù)
7、 基本分析
? 單變量：數(shù)據(jù)基本描述分析
? 雙變量：相關(guān)性分析
? 變量精簡(jiǎn)：特征選擇、因子分析
8、 特征選擇
? 特征選擇方法：選擇重要變量，剔除不重要的變量
? 從變量本身考慮
? 從輸入變量與目標(biāo)變量的相關(guān)性考慮
9、 因子分析（主成分分析）
? 因子分析的原理
? 因子個(gè)數(shù)如何選擇
? 如何解讀因子含義
案例：提取影響電信客戶流失的主成分分析
第三部分：因素影響分析（特征重要性分析）
問(wèn)題：如何判斷一個(gè)因素對(duì)另一個(gè)因素有影響？
比如營(yíng)銷費(fèi)用是否會(huì)影響銷售額？產(chǎn)品價(jià)格是否會(huì)影響銷量？產(chǎn)品的陳列位置是否會(huì)影響銷量？
1、 常用特征重要性分析的方法
? 特征選擇（減少變量個(gè)數(shù)）：相關(guān)分析、方差分析、卡方檢驗(yàn)
? 因子分析（減少變量個(gè)數(shù)）：主成分分析
? 確定變量個(gè)數(shù)參考表
2、 相關(guān)分析（數(shù)值 數(shù)值，相關(guān)程度計(jì)算）
問(wèn)題：這兩個(gè)屬性是否會(huì)相互影響？影響程度大嗎？
? 相關(guān)分析概述
? 相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式
? 相關(guān)性假設(shè)檢驗(yàn)
案例：通信基本費(fèi)用與開(kāi)通月數(shù)的相關(guān)分析
3、 方差分析（分類 數(shù)值，影響因素分析）
問(wèn)題：哪些才是影響銷量的關(guān)鍵因素？
? 方差分析原理
? 方差分析的步驟
? 方差分析適用場(chǎng)景
案例：開(kāi)通月數(shù)對(duì)客戶流失的影響分析
4、 列聯(lián)分析（分類 分類，影響因素分析）
? 列聯(lián)表的原理
? 卡方檢驗(yàn)的步驟
? 列聯(lián)表分析的適用場(chǎng)景
案例：套餐類型對(duì)對(duì)客戶流失的影響分析
第四部分：分類預(yù)測(cè)模型分析
1、 分類概述
? 分類的基本過(guò)程
? 常見(jiàn)分類預(yù)測(cè)模型
2、 邏輯回歸分析模型
問(wèn)題：如果評(píng)估用戶是否購(gòu)買產(chǎn)品的概率？
? 邏輯回歸分析
? 邏輯回歸的原理
案例：客戶購(gòu)買預(yù)測(cè)分析（二元邏輯回歸）
3、 決策樹(shù)分類
問(wèn)題：如何提取客戶流失者、拖欠貨款者的特征？如何預(yù)測(cè)其流失的概率？
? 決策樹(shù)分類的原理
? 決策樹(shù)的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題
? 決策樹(shù)算法
? 如何評(píng)估分類模型的性能（查準(zhǔn)率、查全率）
案例：識(shí)別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn)，提取欠貨者的特征
案例：客戶流失預(yù)警與客戶挽留模型
4、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
? 神經(jīng)元工作原理
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟
? B-P反向傳播網(wǎng)絡(luò)（MLP）
? 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（RBF）
5、 支持向量機(jī)
? SVM基本原理
? 維災(zāi)難與核函數(shù)
6、 樸素貝葉斯分類
? 條件概率
? 樸素貝葉斯
? TAN貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
? 馬爾科夫毯網(wǎng)絡(luò)
第五部分：市場(chǎng)細(xì)分與客戶細(xì)分
1、 客戶細(xì)分常用方法
2、 聚類分析（Clustering）
問(wèn)題：如何對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分？如何提取客戶特征，從而對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行市場(chǎng)定位？
? 聚類方法原理介紹
? 聚類方法適用場(chǎng)景
? 如何細(xì)分客戶群，并提取出客戶群的特征？
? K均值聚類（快速聚類）
? 兩步聚類
案例：移動(dòng)三大品牌細(xì)分市場(chǎng)合適嗎？
演練：寶潔公司如何選擇新產(chǎn)品試銷區(qū)域？
3、 RFM模型分析
? RFM模型，更深入了解你的客戶價(jià)值
? RFM模型與市場(chǎng)策略
? RFM模型與活躍度
案例：淘寶客戶價(jià)值評(píng)估與促銷名單
第六部分：關(guān)聯(lián)分析
問(wèn)題：購(gòu)買面包的人是否也會(huì)購(gòu)買牛奶？他們同時(shí)購(gòu)買哪些產(chǎn)品？
? 關(guān)聯(lián)規(guī)則原理介紹
? 關(guān)聯(lián)規(guī)則適用場(chǎng)景：交叉銷售、捆綁營(yíng)銷、產(chǎn)品布局
案例：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)化（關(guān)聯(lián)分析）
結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。
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金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)【課程目標(biāo)】本課程專注于金融行業(yè)的風(fēng)控模型，面向數(shù)據(jù)分析部等專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析與建模的人士。本課程的主要目的是，培養(yǎng)學(xué)員的大數(shù)據(jù)意識(shí)和大數(shù)據(jù)思維，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)分析模型，并能夠用于對(duì)客戶行為作分析和預(yù)測(cè)，提升學(xué)員的數(shù)據(jù)分析綜合能力。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，達(dá)到如下目的：掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模的基本過(guò)程和步驟掌握客戶行為分析中常用
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