培训时长 | 0 |
授课对象 | 对大数据、人工智能有兴趣的行业人士 |
授课方式 | 内训 |
大数据入门级课程,通过学习让学员了解并掌握数据分析基本原理
第一天上午:统计分析原理 1、 从最简单的案例开始 2、 统计基础 3、 描述性统计 4、 用SPSS实现描述性统计的案例 5、 回归分析:线性回归 6、 回归分析:logistics回归 7、 用SPSS实现回归分析的案例 8、 可视化工具 第一天下午:数据库与数据仓库介绍 1、 数据库概述 2、 SQL(基本的增、删、改、查) 3、 SQL(稍复杂的子句或嵌套) 4、 基于MySQL的上机操作SQL语言 5、 数据仓库:度量与维度 6、 数据仓库:星型模型、雪花模型 7、 ETL 8、 上机操作(构建一个cube) 第二天上午:数据挖掘方法(1) 1、 基本概念 2、 R语言简介 3、 特征提取 4、 决策树模型 5、 用R语言实现的决策树案例 6、 精确率、召回率与F1 7、 监督学习和无监督学习 第二天下午:数据挖掘方法(2) 1、 聚类分析 2、 用R语言实现的聚类分析案例 3、 关联规则 4、 用R语言实现的关联规则案例 5、 神经网络 6、 用R语言实现的神经网络案例