大數據模型與數據挖掘應用實戰(zhàn)

  培訓講師：傅一航

講師背景：
傅一航，華為系大數據專家。傅一航，男，計算機軟件與理論碩士研究生（研究方向：數據挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，五篇國家專利，在華為工作期間獲得華為數項獎項，曾在英國、日本、荷蘭等國家做項目，對大數據有深入的研究。傅老師專注于大數據分析與 詳細>>

傅一航
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大數據模型與數據挖掘應用實戰(zhàn)詳細內容

大數據模型與數據挖掘應用實戰(zhàn)

【課程大綱】

**部分：數據挖掘基礎知識（基礎，決定你的高度）

1、 數據挖掘工具簡介

? EXCEL規(guī)劃求解（數據建模工具）

? SAS統計分析系統

? SPSS統計產品與服務解決方案

2、 數據挖掘概述

案例：宜家IKE如何**數據挖掘來降低營銷成本提升利潤？

3、 數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）

? 商業(yè)理解

? 數據準備

? 數據理解

? 模型建立

? 模型評估

? 模型應用

案例：通信客戶流失分析及預警模型

4、 數據建模示例

案例：客戶匹配度建模—找到你的準客戶

第二部分：數據理解與數據準備（Modeler實操）

1、 數據挖掘處理的一般過程

? 數據源à數據理解à數據準備à探索分析à數據建模à模型評估

2、 數據讀入

? 讀入文本文件

? 讀入Excel電子表格

? 讀入SPSS格式文件

? 讀入數據庫數據

3、 數據集成

? 變量合并（增加變量）

? 數據追加（添加記錄）

4、 數據理解

? 取值范圍限定

? 重復數據處理

? 缺失值處理

? 無效值處理

? 離群點和極端值的修正

? 數據質量評估

5、 數據準備：數據處理

? 數據篩選：數據抽樣/選擇（減少樣本數量）

? 數據精簡：數據分段/離散化（減少變量的取值）

? 數據平衡：正反樣本比例均衡

? 其它：排序、分類匯總

6、 數據準備：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：降維，減少變量個數

7、 基本分析

? 單變量：數據基本描述分析

? 雙變量：相關性分析

? 變量精簡：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

? 從輸入變量與目標變量的相關性考慮

9、 因子分析（主成分分析）

? 因子分析的原理

? 因子個數如何選擇

? 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）

問題：如何判斷一個因素對另一個因素有影響？

比如營銷費用是否會影響銷售額？產品價格是否會影響銷量？產品的陳列位置是否會影響銷量？

1、 常用特征重要性分析的方法

? 特征選擇（減少變量個數）：相關分析、方差分析、卡方檢驗

? 因子分析（減少變量個數）：主成分分析

? 確定變量個數參考表

2、 相關分析（數值 數值，相關程度計算）

問題：這兩個屬性是否會相互影響？影響程度大嗎？

? 相關分析概述

? 相關系數計算公式

? 相關性假設檢驗

案例：通信基本費用與開通月數的相關分析

3、 方差分析（分類 數值，影響因素分析）

問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？

? 方差分析原理

? 方差分析的步驟

? 方差分析適用場景

案例：開通月數對客戶流失的影響分析

4、 列聯分析（分類 分類，影響因素分析）

? 列聯表的原理

? 卡方檢驗的步驟

? 列聯表分析的適用場景

案例：套餐類型對對客戶流失的影響分析

第四部分：分類預測模型分析

1、 分類概述

? 分類的基本過程

? 常見分類預測模型

2、 邏輯回歸分析模型

問題：如果評估用戶是否購買產品的概率？

? 邏輯回歸分析

? 邏輯回歸的原理

案例：客戶購買預測分析（二元邏輯回歸）

3、 決策樹分類

問題：如何提取客戶流失者、拖欠貨款者的特征？如何預測其流失的概率？

? 決策樹分類的原理

? 決策樹的三個關鍵問題

? 決策樹算法

? 如何評估分類模型的性能（查準率、查全率）

案例：識別銀行欠貨風險，提取欠貨者的特征

案例：客戶流失預警與客戶挽留模型

4、 神經網絡

? 神經網絡概述

? 神經元工作原理

? 神經網絡的建立步驟

? B-P反向傳播網絡（MLP）

? 徑向基函數網絡（RBF）

5、 支持向量機

? SVM基本原理

? 維災難與核函數

6、 樸素貝葉斯分類

? 條件概率

? 樸素貝葉斯

? TAN貝葉斯網絡

? 馬爾科夫毯網絡


第五部分：市場細分與客戶細分

1、 客戶細分常用方法

2、 聚類分析（Clustering）

問題：如何對市場進行細分？如何提取客戶特征，從而對產品進行市場定位？

? 聚類方法原理介紹

? 聚類方法適用場景

? 如何細分客戶群，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：移動三大品牌細分市場合適嗎？

演練：寶潔公司如何選擇新產品試銷區(qū)域？

3、 RFM模型分析

? RFM模型，更深入了解你的客戶價值

? RFM模型與市場策略

? RFM模型與活躍度

案例：淘寶客戶價值評估與促銷名單



第六部分：關聯分析

問題：購買面包的人是否也會購買牛奶？他們同時購買哪些產品？

? 關聯規(guī)則原理介紹

? 關聯規(guī)則適用場景：交叉銷售、捆綁營銷、產品布局

案例：超市商品交叉銷售與布局優(yōu)化（關聯分析）


結束：課程總結與問題答疑。

 

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