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| 成都数据分析挖掘与可视化最佳实践 |
什么是大数据分析？
大数据分析是在研究大量数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
报名《大数据分析》能学习到什么？
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Python的基本语法
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常见数据挖掘工具要点分析
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掌握Notebook编写数据分析报告
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掌握统计分析基础知识
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大数据算法原理及案例实现
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掌握用Dash框架实现数据可视化分析
常见大数据经典算法及主要特点？
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ID3
分类决策树算法
通过规则将数据分类成决策树
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CART
分类回归树算法
决策树后之后还要依据算法进行剪枝
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C4.5
分类决策树算法
对数据进行分类 最终数据以树形模式展现
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KNN
KNN也是一种分类算法
将数据集合中每一个记录进行分类
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Naive Bayes
统计分类算法
是一种利用概率统计知识进行一种分类
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SVM
机器学习算法
是一种针对线性可分及不可分情况进行分析
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Apriori
一个经典的数据挖掘算法
找出经常出现的组合最终推算出关联规则
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PageRank
网页排序算法
对每个页面附上权值 并根据权值排序
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HITS
链接分析算法
基于查询关键词筛选出网页重要性分析算法
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K-Means
聚类算法
类似KNN算法，都用距离矢量度量，用欧式距离作为小分类标准
大数据分析中常见问题
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分析目标不明确
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收集数据时产生误差
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样本缺乏代表性
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相关关系和因果关系混乱
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脱离实际业务
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盲目使用高新分析技术
课程大纲
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DAY 1
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上午数据分析实践
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第一讲 零基础学Python
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第二讲 数据分析方法论
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第三讲 数据处理技法
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下午数据分析实战
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第四讲 认识数据挖掘
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第五讲 数据挖掘核心技术
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DAY 2
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上午大数据算法原理及案例实现（1）
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第六讲 特征降维算法及Python实现
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第七讲 决策树算法及Python实现
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第八讲 基于乳腺癌数据进行降维分析并建立分类模型
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下午大数据算法原理及案例实现（2）
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第九讲 因果推理算法及Python实现
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第十讲 深度学习算法及Python实现
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第十一讲 Lending Club信贷违约分析案例
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DAY 3
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上午Python应用实战（一）
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第十二讲 Python自然语言处理原理及案例
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第十三讲 数据分析图表及Python案例
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下午Python应用实战（二）
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第十四讲 使用Notebook编写数据分析报告
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第十五讲 Dash可视化开发实战
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