《利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训》.docx
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《利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训》
Python实现大数据挖掘技术培训
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(备注:
具体案例,会根据客户行业和要求做调整)
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课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型,而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。
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一.市场营销岗位及营销新知识系列课程
《狼性销售团队建立与激励》
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《卓越客户服务及实战》
《海外市场客服及实务》
《互联网时代下的品牌引爆》
《迎销-大数据时代营销思维与实战》
《电子商务与网络营销-企业电商实战全攻略》
《电子商务品牌成功之路-塑造高情商(EQ)品牌》
《精准营销实战训练营》
《卓越营销实战-企业成功源于成功的营销策划》
《关系营销-卓越营销实战之打造双赢客户》
《赢销大客户的策略与技巧》
《如何做好金牌店长—提升业绩十项技能实训》
二.财务岗位及财务技能知识系列
《财务报表阅读与分析》
《财务分析实务与风险管理》
《非财务人员财务管理实务课程》
《有效应收账款与信用管理控制》
《总经理的财务课程》
《财务体系人员的营销管理》
《全面预算管理》
《全面质量成本管理及实务》
《内部控制实务与风险管理实务》
《投融资项目分析与决策》
《融资策略与实务》
《税务管理与策划与实务》
《房地产预算管理与成本控制》
《房地产成本精细化管理》
《工厂成本控制与价值管理》
三.通用管理技能知识系列
《TTT实战训练营》
《目标管理与绩效考核》
《沟通与阳光心态管理》
《跨部门沟通与团队协作》
《压力与情绪化管理》
《EXCEL.PPT在企业管理中的高效运用》
《艺术沟通与高效执行力》
《如何提升管理者领导力及实务》
《新任部门主管及经理管理技能全效提升训练营》
《中高层管理能力提升训练》
《绩效管理与薪酬设计》
四.生产/质量/采购物流管理岗位系列培训
《金牌班组长领导能力提升》
《精益班组长能力提升与实务》
《现场主管管理技能实战训练营》
《现场精细化管理改善与提升》
《精益现场5S与目视管理及实务》
《如何降低生产成本与提升绩效》
《TPM全员生产维护及实务培训》
《TQM全面质量管理最佳实践》
《精益物流与现场管理及实务》
《精益生产管理与实务培训》
《IE提升生产效率的七大手法与实务》
《工厂准时化(justintime)生产与实务培训》
五、新知识新技术岗位知识系列
《物联网新技术及其应用》
《传统企业如何转型电子商务》
《大数据行业应用现状与未来应用热点》
《互联网+》
《互联网金融》
《互联网汽车》
《互联网思维》
《互联网新技术发展趋势》
《互联网助力供给侧改革与新旧动能转换》
《人工智能》
《万物互联的智能时代》
《物联网新技术及其应用》
《新一代互联网—区块链在金融中的应用》
《移动互联网》
《智慧城市》
六.法务相关岗位技能课程系列
《高管与外籍员工个人所得税策划及实务》、
《财务法律必备与合同风险控制》
《HR必备法律知识与风险防范》
《采购与销售人员必备法律知识与风险防范》
《企业管理人员法律知识与风险方法》
七.高层管理管理岗位系列
《创新创业领袖成长训练营》
《不确定环境下的营销战略选择》
《总经理视角下的人力资源管理》
《总经理视角下的营销管理》
《总经理的财务课程》
8.人力资源相关岗位技能系列
《目标管理与绩效考核》
《薪酬设计与绩效考核》
《EAP员工心理辅导培训课程》
《非人力资源经理的人力资源培训训练营》
《如何做好员工关系管理》
《招聘技能提升训练营》
《如何打造高绩效的快乐团队》
【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、数据可视化,到最终数据挖掘结束,帮助学员掌握Python用于数据挖掘,提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。
通过本课程的学习,达到如下目的:
1、全面掌握Python语言以及其编程思想。
2、掌握常用扩展库的使用,特别是数据挖掘相关库的使用。
3、学会使用Python完成数据挖掘项目整个过程。
4、掌握利用Python实现可视化呈现。
5、掌握数据挖掘常见算法在Python中的实现。
【授课时间】
5天时间
(全部模块讲完需要5天时间,可以根据时间需求拆分内容模块)。
【授课对象】
业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。
【学员要求】
课程为实战课程,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Excel2010版本及以上。
3、便携机中事先安装好Python3.6版本及以上。
注:
讲师现场提供开源的安装程序、扩展库,以及现场分析的数据源。
【授课方式】
语言基础+挖掘模型+案例演练+开发实践+可视化呈现
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。
资深实战通用软件专家-Lily
微软OFFICE金牌讲师
李老师,曾就职于微软认证高级技术教育中心,老师以“专业、负责、激情”为理念,以整体提升办公人员的能力,最终达到提高工作高效率、改善工作质量和降低企业运行成本为目标,以“实战、实效、实用”为检验标准,独创了《财务人员EXCEL实战培训营》、《EXCEL及PPT在管理中的应用》、《基于PROJECT实现成功项目管理》等多个提升办公效率技能及制作高质量工作成果展现的新课程,在众多企业中讲授实施,获得学员高度评价,成为多个企业最受欢迎讲师之一。
培训专研心得,为公司客户独立开发多套基于EXCEL的企业数据管理系统,帮助企业改善了管理中遇到的多种问题,获企业的一致好评。
【课程大纲】
第一部分:
Python语言基础
目的:
掌握基本的Python编程思想与编程语句,熟悉常用数据结构的操作
1、Python简介
2、开发环境搭建
1)Python的安装
2)扩展库的安装
3、掌握Python的简单数据类型
1)字符串的使用及操作
2)整数、浮点数
4、掌握基本语句:
1)if、while、for、print等
2)基本运算:
3)函数定义、参数传递、返回值
5、掌握复杂的数据类型:
列表/元组
1)列表操作:
访问、添加、修改、删除、排序
2)列表切片、复制等
3)列表相关的函数、方法
4)元组的应用
6、复杂数据类型:
字典
1)创建、访问、修改、删除、遍历
2)字典函数和方法
7、复杂数据类型:
集合
8、掌握面向对象编程思想
1)创建类、继承类
2)模块
9、函数定义、参数传递、返回值
10、标准库与扩展库的导入
11、异常处理:
try-except块
演练:
基本的Python编程语句
第二部分:
Python语言与数据挖掘库
目的:
掌握数据集结构及基本处理方法,进一步巩固Python语言
1、数据挖掘常用扩展库介绍
1)Numpy数组处理支持
2)Scipy矩阵计算模块
3)Matplotlib数据可视化工具库
4)Pandas数据分析和探索工具
5)StatsModels统计建模库
6)Scikit-Learn机器学习库
7)Keras深度学习(神经网络)库
8)Gensim文本挖掘库
2、数据集读取与操作:
读取、写入
1)读写文本文件
2)读写CSV文件
3)读写Excel文件
4)从数据库获取数据集
3、数据集的核心数据结构(Pandas数据结构)
1)DataFrame对象及处理方法
2)Series对象及处理方法
演练:
用Python实现数据的基本统计分析功能
第三部分:
数据可视化处理
目的:
掌握作图扩展库,实现数据可视化
1、常用的Python作图库
1)Matplotlib库
2)Pygal库
2、实现分类汇总
1)演练:
按性别统计用户人数
2)演练:
按产品+日期统计各产品销售金额
3、各种图形的画法
1)直方图
2)饼图
3)折线图
4)散点图
4、绘图的美化技巧
演练:
用Python库作图来实现产品销量分析,并可视化
第四部分:
数据挖掘基础
目的:
掌握数据挖掘标准流程
1、数据挖掘概述
2、数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)
1)商业理解
2)数据准备
3)数据理解
4)模型建立
5)模型评估
6)模型应用
3、数据挖掘常用任务与算法
案例:
用大数据实现精准营销的项目过程
第五部分:
数据理解和数据准备
目的:
掌握数据预处理的基本环节,以及Python的实现
1、数据预处理
1)异常值处理:
3σ准则,IQR准则
2)缺失值插补:
均值、拉格朗日插补
3)数据筛选/抽样
4)数据的离散化处理
5)变量变换、变量派生
2、数据的基本分析
1)相关分析:
原理、公式、应用
2)方差分析:
原理、公式、应用
3)卡方分析:
原理、公式、应用
4)主成分分析:
降维
案例:
用Python实现数据预处理及数据准备
第四部分:
分类预测模型实战
1、常见分类预测的模型与算法
2、如何评估分类预测模型的质量
1)查准率
2)查全率
3)ROC曲线
3、逻辑回归分析模型
1)逻辑回归的原理
2)逻辑回归建模的步骤
3)逻辑回归结果解读
案例:
用sklearn库实现银行贷款违约预测
4、决策树模型
1)决策树分类的原理
2)决策树的三个关键问题
3)决策树算法与实现
案例:
电力窃漏用户自动识别
5、人工神经网络模型(ANN)
1)神经网络概述
2)神经元工作原理
3)常见神经网络算法(BP、LM、RBF、FNN等)
案例:
神经网络预测产品销量
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