《大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法》
培訓(xùn)講師：段方
講師背景：
段方專(zhuān)業(yè)背景：曾在中國(guó)銀行工作現(xiàn)任某集團(tuán)總部大數(shù)據(jù)專(zhuān)家、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目經(jīng)理多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專(zhuān)注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊(duì)，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)，開(kāi)發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細(xì)>>
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《大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法》
段方
北京大學(xué) 博士后
1 背景
1.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)還是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)？
1.2 應(yīng)用價(jià)值的顯現(xiàn)化
1.3 對(duì)內(nèi)服務(wù)和對(duì)外服務(wù)
1.4 建設(shè)應(yīng)用的生態(tài)圈
2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)方法
2.1 CRISP-DM （CRoss-Industry Standard Process for Data Mining）方法論
2.2 業(yè)務(wù)理解 （Business Understanding）
2.3 數(shù)據(jù)理解 （Data Understanding）
2.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 （Data Preparation）
2.5 建模（Modeling）
2.6 評(píng)估（Evaluation）
2.7 部署 （Deployment）
2.8 數(shù)據(jù)挖掘之外的方法論
2.9 【案例】 電信行業(yè)外來(lái)工識(shí)別及營(yíng)銷(xiāo)
3 大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維
3.1 互聯(lián)網(wǎng)思維概述
3.2 用戶(hù)思維
3.2.1 用戶(hù)是誰(shuí)
3.2.2 用戶(hù)需要什么？
3.3 極致思維
3.3.1 產(chǎn)品極致設(shè)計(jì)
3.3.2 服務(wù)的極致
3.4 簡(jiǎn)約思維
3.4.1 產(chǎn)品的簡(jiǎn)約
3.4.2 簡(jiǎn)約的流程
3.5 迭代思維
3.5.1 產(chǎn)品的快速迭代
3.5.2 開(kāi)發(fā)過(guò)程的快速迭代
3.6 流量思維
3.6.1 現(xiàn)有客戶(hù)再有錢(qián)
3.6.2 擴(kuò)展客戶(hù)使用流量
3.7 平臺(tái)思維
3.7.1 APP store 的借鑒
3.7.2 生態(tài)圈的構(gòu)筑
3.8 跨界思維
3.8.1 數(shù)據(jù)的跨界 3.8.2 應(yīng)用的跨界 3.9 數(shù)據(jù)思維
3.9.1 收集數(shù)據(jù) 3.9.2 分析數(shù)據(jù) 3.10 社會(huì)化思維 3.10.1 影響社會(huì)
3.10.2 社會(huì)角度思考
3.11 互聯(lián)網(wǎng)思維在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的落地
4 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
4.1 多維分析方法
4.1.1 OLAP 分析
4.1.2 上鉆和下鉆
4.1.3 用 OLAP 分析問(wèn)題
4.2 分析算法
4.2.1 回歸算法
線(xiàn)性回歸
邏輯回歸
4.2.2 決策樹(shù)算法
C4.5 算法 CART 算法
4.2.3 貝葉斯算法
樸素貝葉斯算法
BBN（Bayesian Belief Network）算法
4.2.4 基于核的算法
支持向量機(jī) SVM 算法
線(xiàn)性判別分析(Linear Discriminate Analysis ， LDA)
4.2.5 聚類(lèi)算法
K-MEANS 算法
期望最大化算法(Expectation Maximization， ME)
4.2.6 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
Apriori 算法
4.2.7 降低維度算法
主成份分析(Principle Component Analysis， PCA)算法
偏最小二乘回歸(Partial Least Square Regression， PLS)算法
4.2.8 集成算法
隨機(jī)森林算法 梯度推進(jìn)機(jī)
4.3 【案例】 機(jī)器學(xué)習(xí)方法在電信行業(yè)應(yīng)用案例匯編
5 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程
5.1 需求的收集、整理
5.1.1 需求的收集方
5.1.2 需求的表述方法
5.2 數(shù)據(jù)的收集
5.2.1 能收集哪些數(shù)據(jù)
5.2.2 數(shù)據(jù)的維度
5.2.3 數(shù)據(jù)的質(zhì)量
5.2.4 數(shù)據(jù)的管理
5.3 分析方法的選擇
5.3.1 統(tǒng)計(jì)分析方法
5.3.2 OLAP 分析
5.3.3 數(shù)據(jù)挖掘方法
5.4 應(yīng)用開(kāi)發(fā)原型
5.4.1 原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)
5.4.2 原型系統(tǒng)的評(píng)估
5.5 應(yīng)用的上線(xiàn)
5.5.1 誰(shuí)負(fù)責(zé)使用
5.5.2 誰(shuí)負(fù)責(zé)驗(yàn)收
5.6 快速迭代開(kāi)發(fā)
5.6.1 如何快速迭代
5.6.2 迭代后的上線(xiàn)
5.7 上線(xiàn)后評(píng)估
5.7.1 客戶(hù)滿(mǎn)意度
5.7.2 效率提升
5.7.3 效益評(píng)估等
5.8 效益的評(píng)估方法
5.8.1 經(jīng)濟(jì)效益
5.8.2 社會(huì)效益
5.8.3 管理效益等
6 數(shù)據(jù)分析工具
6.1 Cognos
6.2 BRIO
6.3 SAS
6.4 SPSS
6.5 R 語(yǔ)言
7 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)案例
7.1 【案例 1】客戶(hù)離網(wǎng)分析案例
7.2 【案例 2】 客戶(hù)群體細(xì)分及營(yíng)銷(xiāo)
7.3 【案例 3】 4G 業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)案例
7.4 【案例 4】 電信網(wǎng)絡(luò)智慧運(yùn)維案例
7.5 【案例5】 人工智能技術(shù)在電信領(lǐng)域中應(yīng)用案例
8 總結(jié)
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