大数据分析与挖掘综合能力提升实战

【课程目标】

  本课程为高阶课程，面向所有业务支撑部门及数据分析部门。

  本课程的主要目的是，帮助学员掌握一些业务专题挖掘模型，帮助学员建立对复杂业务问题的数据挖掘综合能力。

  本课程具体内容包括：

1. 数据挖掘流程，数据预处理
2. 用户专题分析：用户群划分/客户价值评估/客户偏好分析/用户行为预测
3. 产品专题分析：产品设计优化、产品功能评估、产品最优定价策略
4. 精准推荐算法：协同过滤、关联分析、基于内容/用户的推荐(CBR/UBR)
5. 金融风险评估：信用评分卡模型、风险预测模型

  本系列课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据预测建模的过程进行了全面的介绍（从模型选择，到特征选择，再到训练模型，评估模型，以及优化模型和模型解读），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据建模的思路、方法、技巧，以提升学员的数据建模的能力，支撑运营决策的目的。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1. 熟悉数据挖掘的标准过程，熟悉每个步骤的具体操作。
2. 掌握数据预处理的任务，熟练使用SPSS工具完成预处理。
3. 熟练掌握常用的业务专题分析模型：
   1. 学会做市场客户细分，划分客户群
   2. 学会实现客户价值评估
   3. 学会产品功能设计与新产品销量预测
   4. 熟悉产品定价策略，寻找产品最优定价
   5. 熟悉精准推荐策略，学会精准推荐产品
   6. 掌握信用评分卡的模型构建

【授课时间】

  2-3天时间（每天6个小时）

【授课对象】

    业务支撑部、运营分析部、数据分析部、大数据系统开发部等对业务数据分析有较高要求的相关人员。  

【学员要求】

1. 每个学员自备一台便携机(必须)。
2. 便携机中事先安装好Microsoft Office Excel 2013版本及以上。
3. 便携机中事先安装好IBM SPSS Statistics v24版本及以上。

注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。

 【授课方式】

  数据分析基础 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + 工具实践操作

    采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。