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Python實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)培訓(xùn)

主講老師: 傅一航 傅一航

主講師資:傅一航

課時(shí)安排: 1天/6小時(shí)
學(xué)習(xí)費(fèi)用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號(hào))
課程簡(jiǎn)介: 在數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)過程指導(dǎo)下,采用Python分析工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的每一步操作,從數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化,到最終數(shù)據(jù)挖掘結(jié)束,幫助學(xué)員掌握Python用于數(shù)據(jù)挖掘,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)及數(shù)據(jù)挖掘的能力。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營(yíng)銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購(gòu)物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng) | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國(guó)企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國(guó)學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時(shí)間: 2023-09-01 11:21


課程目標(biāo)】

Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的首選語(yǔ)言,作為除了Java、C/C++/C#外最受歡迎的語(yǔ)言。

本課程基于Python工具來實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目?;跇I(yè)務(wù)問題,在數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)過程指導(dǎo)下,采用Python分析工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的每一步操作,從數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化,到最終數(shù)據(jù)挖掘結(jié)束,幫助學(xué)員掌握Python用于數(shù)據(jù)挖掘,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)及數(shù)據(jù)挖掘的能力。

通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:

1、 全面掌握Python語(yǔ)言以及其編程思想。

2、 掌握常用擴(kuò)展庫(kù)的使用,特別是數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)庫(kù)的使用。

3、 學(xué)會(huì)使用Python完成數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目整個(gè)過程。

4、 掌握利用Python實(shí)現(xiàn)可視化呈現(xiàn)。

5、 掌握數(shù)據(jù)挖掘常見算法在Python中的實(shí)現(xiàn)。

【授課時(shí)間】

2~5天時(shí)間

(全部模塊講完需要5天時(shí)間,可以根據(jù)時(shí)間需求拆分內(nèi)容模塊)。

【授課對(duì)象】

業(yè)務(wù)支持部、IT系統(tǒng)部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析中心、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維部等相關(guān)技術(shù)人員。

【學(xué)員要求】

課程為實(shí)戰(zhàn)課程,要求:

1、 每個(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)。

2、 便攜機(jī)中事先安裝好Python 3.6版本及以上。

注:講師現(xiàn)場(chǎng)提供開源的安裝程序、擴(kuò)展庫(kù),以及現(xiàn)場(chǎng)分析的數(shù)據(jù)源。

 

【授課方式】

語(yǔ)言基礎(chǔ) + 挖掘模型 + 案例演練 + 開發(fā)實(shí)踐 + 可視化呈現(xiàn)

采用互動(dòng)式教學(xué),圍繞業(yè)務(wù)問題,展開數(shù)據(jù)分析過程,全過程演練操作,讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實(shí)踐過程中獲得能力提升。

課程大綱】

第一部分: Python語(yǔ)言基礎(chǔ)

目的:掌握基本的Python編程思想與編程語(yǔ)句,熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作

1、 Python簡(jiǎn)介

2、 開發(fā)環(huán)境搭建

Python的安裝

擴(kuò)展庫(kù)的安裝

3、 掌握Python的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)類型

 字符串的使用及操作

整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)

4、 掌握基本語(yǔ)句:

if、while、for、print等

基本運(yùn)算:

函數(shù)定義、參數(shù)傳遞、返回值

5、 掌握復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型:列表/元組

列表操作:訪問、添加、修改、刪除、排序

列表切片、復(fù)制等

列表相關(guān)的函數(shù)、方法

元組的應(yīng)用

6、 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型:字典

創(chuàng)建、訪問、修改、刪除、遍歷

字典函數(shù)和方法

7、 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型:集合

8、 掌握面向?qū)ο缶幊趟枷?/span>

創(chuàng)建類、繼承類

模塊

9、 函數(shù)定義、參數(shù)傳遞、返回值

10、 標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)與擴(kuò)展庫(kù)的導(dǎo)入

11、 異常處理:try-except

演練基本的Python編程語(yǔ)句

 

第二部分: Python擴(kuò)展庫(kù)

目的:掌握數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)及基本處理方法,進(jìn)一步鞏固Python語(yǔ)言

1、 數(shù)據(jù)挖掘常用擴(kuò)展庫(kù)介紹

Numpy數(shù)組處理支持

Scipy矩陣計(jì)算模塊

Matplotlib數(shù)據(jù)可視化工具庫(kù)

Pandas數(shù)據(jù)分析和探索工具

StatsModels統(tǒng)計(jì)建模庫(kù)

Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

Keras深度學(xué)習(xí)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))庫(kù)

Gensim文本挖掘庫(kù)

2、 數(shù)據(jù)集讀取與操作:讀取、寫入

讀寫文本文件

讀寫CSV文件

讀寫Excel文件

從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)集

3、 數(shù)據(jù)集的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))

Dataframe對(duì)象及處理方法

Series對(duì)象及處理方法

演練:用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)分析功能

 

第三部分: 數(shù)據(jù)可視化處理

目的:掌握作圖擴(kuò)展庫(kù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

1、 常用的Python作圖庫(kù)

Matplotlib庫(kù)

Pygal庫(kù)

2、 實(shí)現(xiàn)分類匯總

演練按性別統(tǒng)計(jì)用戶人數(shù)

演練:按產(chǎn)品+日期統(tǒng)計(jì)各產(chǎn)品銷售金額

3、 各種圖形的畫法

直方圖

餅圖

折線圖

散點(diǎn)圖

4、 繪圖的美化技巧

演練Python庫(kù)作圖來實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品銷量分析,并可視化

 

第四部分: 數(shù)據(jù)理解和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

目的:掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本環(huán)節(jié),以及Python的實(shí)現(xiàn)

1、 數(shù)據(jù)預(yù)處理

異常值處理:3σ準(zhǔn)則,IQR準(zhǔn)則

缺失值插補(bǔ):均值、拉格朗日插補(bǔ)

數(shù)據(jù)篩選/抽樣

數(shù)據(jù)的離散化處理

變量變換、變量派生

2、 數(shù)據(jù)的基本分析

相關(guān)分析:原理、公式、應(yīng)用

方差分析:原理、公式、應(yīng)用

卡方分析:原理、公式、應(yīng)用

主成分分析:降維

案例Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

 

第五部分: 分類預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)

1、 常見分類預(yù)測(cè)的模型與算法

2、 如何評(píng)估分類預(yù)測(cè)模型的質(zhì)量

查準(zhǔn)率

查全率

ROC曲線

3、 邏輯回歸分析模型

邏輯回歸的原理

邏輯回歸建模的步驟

邏輯回歸結(jié)果解讀

案例sklearn庫(kù)實(shí)現(xiàn)銀行貸款違約預(yù)測(cè)

4、 決策樹模型

決策樹分類的原理

決策樹的三個(gè)關(guān)鍵問題

決策樹算法與實(shí)現(xiàn)

案例:電力竊漏用戶自動(dòng)識(shí)別

5、 決策樹算法

最優(yōu)屬性選擇算法:ID3、ID4.0、ID5.0

連續(xù)變量分割算法

樹剪枝:預(yù)剪枝、后剪枝

6、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

神經(jīng)元工作原理

常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(BP、LM、RBF、FNN等)

案例:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷量

7、 支持向量機(jī)(SVM)

SVM基本原理

維災(zāi)難與核心函數(shù)

案例:基于水質(zhì)圖像的水質(zhì)評(píng)價(jià)

8、 貝葉斯分析

條件概率

常見貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

 

第六部分: 數(shù)值預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)

1、 常用數(shù)值預(yù)測(cè)的模型

通用預(yù)測(cè)模型:回歸模型

季節(jié)性預(yù)測(cè)模型:相加、相乘模型

新產(chǎn)品預(yù)測(cè)模型:珀?duì)柷€與龔鉑茲曲線

2、 回歸分析概念

3、 常見回歸分析類別

4、 回歸分析常見算法

梯度上升/下降

普通最小二乘法OLS

局部加權(quán)線性回歸LWLR

嶺回歸(RR)

套索回歸Lasso

ElasticNet回歸

第七部分: 聚類分析(客戶細(xì)分)實(shí)戰(zhàn)

1、 客戶細(xì)分常用方法

2、 聚類分析(Clustering

聚類方法原理介紹及適用場(chǎng)景

常用聚類分析算法

聚類算法的評(píng)價(jià)

案例使用SKLearn實(shí)現(xiàn)K均值聚類

案例:使用TSNE實(shí)現(xiàn)聚類可視化

3、 RFM模型分析

RFM模型,更深入了解你的客戶價(jià)值

RFM模型與市場(chǎng)策略

案例:航空公司客戶價(jià)值分析

 

第八部分: 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析實(shí)戰(zhàn)

1、 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述

2、 常用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

Apriori算法

發(fā)現(xiàn)頻繁集

生成關(guān)聯(lián)規(guī)則

FP-Growth算法

構(gòu)建FP樹

提取規(guī)則

3、 時(shí)間序列分析

案例使用apriori庫(kù)實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析

案例:中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

 

第九部分: 案例實(shí)戰(zhàn)(學(xué)員主導(dǎo),老師現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo))

1、 電商用戶行為分析及服務(wù)推薦

2、 基于基站定位數(shù)據(jù)的商圈分析

 

結(jié)束:課程總結(jié)問題答疑。

 
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