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課程目錄:CDA數(shù)據(jù)分析師培訓
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課程大綱:

          CDA數(shù)據(jù)分析師培訓

 

 

 

 

Excel數(shù)據(jù)分析
Excel基本操作

函數(shù)基礎

基本圖表

動態(tài)圖表

數(shù)據(jù)透視表

杜邦分析儀制作

Power Map

Power View

Power Query

Power Pivot

Mysql數(shù)據(jù)庫管理
數(shù)據(jù)庫簡介

SQL語言

select查詢語句

存儲過程

案例一 應用Mysql數(shù)據(jù)制作Power View界面分析儀

案例二 大氣質量分析儀案例

案例三 彩票數(shù)據(jù)分析測試

綜合案例 餐飲業(yè)分析儀

數(shù)據(jù)分析理論基礎
描述性統(tǒng)計

統(tǒng)計量及其抽樣分布

參數(shù)估計

假設檢驗

分類數(shù)據(jù)分析

矩陣運算

SPSS案例分析
SPSS基礎

員工績效管理

信用行為特征分類

降維在消費行為中的應用

用戶行為畫像

客戶價值評分

購買行為組合與預測

R數(shù)據(jù)分析
R基本知識

R基本語句結構及循環(huán)

R數(shù)據(jù)清洗

文本對象處理

R畫圖

R統(tǒng)計分析

R數(shù)據(jù)挖掘
線性回歸

邏輯回歸

梯度下降

聚類

關聯(lián)規(guī)則

主成分分析、因子分析

決策樹

隨機森林

神經(jīng)網(wǎng)絡

貝葉斯

支持向量機

數(shù)據(jù)分析行業(yè)應用
如何在保險行業(yè)中使用決策樹并展示其成果

如何在零售行業(yè)中應用Logistic回歸和線性回歸估計客戶生命價值

如何利用客戶分群實現(xiàn)保險行業(yè)中潛在客戶的精準定位(K-means)

基于關聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過濾算法的商品個性化推薦

Python基礎
Python的安裝以及環(huán)境配置

Python的數(shù)據(jù)類型和變量

Python中的運算

Python中的異常處理和調試

Python的類和面向對象編程

Python數(shù)據(jù)清洗
Numpy基礎

Pandas基礎應用

Pandas數(shù)據(jù)規(guī)整

Pandas分組運算

Python爬蟲
網(wǎng)絡協(xié)議的簡單介紹

網(wǎng)頁數(shù)據(jù)結構介紹

使用BeautifulSoup4庫解析網(wǎng)頁

使用Selenium獲取動態(tài)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)

Python機器學習
文本挖掘原理和案例

預測分析核心算法

機器學習經(jīng)典算法

Python概率統(tǒng)計

數(shù)據(jù)可視化

Python經(jīng)典金融分析

Python量化投資

算法和模型的優(yōu)化

模型精度評估和提升

特征選取的方法

佳k-means分類數(shù)

不平衡數(shù)據(jù)處理

XGBoost

貝葉斯分析

馬爾科夫&蒙特卡羅

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