数据挖掘工具课程
【课程目标】
随着大数据分析的需求越来越旺盛,大数据分析工具也越来越琳琅满目,然而,绝大多数的分析工具都只具有单一用途,无法满足企业的复杂的多样化的全面的业务分析需求,因此分析工具的选择成为了一个挑战。
一个良好的分析工具必须满足如下要求:
易学易用易操作。
分析效率要高。
大数据管理的课程
【课程目标】
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,实现精准营销,帮助市场营销团队深入理解业务运作,支持业务策略制定以及营销决策。
通过本课程的学习,达到如下目的:
数据分析工具课程
【课程目标】
Python已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言,作为除了Java、C/C++/C#外最受欢迎的语言。
本课程基于Python工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。基于业务问题,在数据挖掘标准过程指导下,采用Python分析工具,实现数据挖掘项目的每一步操作,从数据预处理、数据建模、数据可
数据挖掘处理课程
一、数据挖掘导论
数据挖掘的基本任务与步骤:目标、数据探索、数据预处理、建模、模型评价
有监督学习
无监督学习和半监督学习算法模型
Sklean 数据挖掘和机器学习算法库介绍
大数据建模常见问题
问题引出:客户行为分析-用户用电异常的识别
Python开发课程
【课程目标】
Python已经成为稳居前三的最受欢迎的语言之一,它简单易用、跨平台、功能强大、扩展性强,而且能够将其它语言编写的程序融合起来,实现无缝连接,号称是万能胶水语言。
本课程为Python语言基础学习,通过本课程的学习,达到如下目的:
全面掌握Python语言以及其编程思想
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