《大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》課程詳情
點(diǎn)擊下載課大綱及報(bào)名表 各有關(guān)單位：
這是一個(gè)“數(shù)據(jù)為王”的時(shí)代，大數(shù)據(jù)將帶來一次全新的革命，將改變眾多企業(yè)的命運(yùn)。中國信息化培訓(xùn)中心大數(shù)據(jù)研究院專注于大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)，特推出了大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)課程培訓(xùn)班，旨在培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新型人才，促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在各行業(yè)內(nèi)部及跨行業(yè)進(jìn)行實(shí)施應(yīng)用，以及企業(yè)大數(shù)據(jù)分析及可視化項(xiàng)目開發(fā)和落地，并利用大數(shù)據(jù)打造企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)�，F(xiàn)將相關(guān)事宜通知如下：


一、培訓(xùn)目標(biāo)
1.掌握業(yè)界最流行的大數(shù)據(jù)分析及可視化方法與技巧；
2.深入理解業(yè)界成熟的大數(shù)據(jù)分析及可視化實(shí)踐應(yīng)用；
3.充分掌握大數(shù)據(jù)中心建模及數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)
4.掌握數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)體系及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建；
5.手把手帶你玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方式，更好的呈現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值；
6.互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下的大數(shù)據(jù)分析及可視化應(yīng)用；
7.深刻理解互聯(lián)網(wǎng)跨界領(lǐng)域的創(chuàng)新。


二、培訓(xùn)對(duì)象
1.大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用開發(fā)工程師
2.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的規(guī)劃咨詢管理人員
3.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的IT項(xiàng)目高管人員
4.大數(shù)據(jù)分析與挖掘處理算法應(yīng)用工程師
5.大數(shù)據(jù)分析集群運(yùn)維工程師
6.大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的售前和售后技術(shù)支持服務(wù)人員



三、課程大綱


第一天上午 數(shù)據(jù)分析及R語言介紹
1. 數(shù)據(jù)分析前景
2. 常用挖掘工具介紹—為什么選擇R語言做分析
3. R及RStudio的安裝
4. 數(shù)據(jù)挖掘可視化工具Rattle介紹
5. R語言工作空間6. 包


數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出
1. 讀取文本文件
2. 讀取excel文件
3. 讀取數(shù)據(jù)庫文件
4. 讀取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)


第一天下午 數(shù)據(jù)探索
1. 缺失值判斷
2. 缺失數(shù)據(jù)可視化
3. 利用模型對(duì)缺失值進(jìn)行插補(bǔ)
4. 異常值產(chǎn)生原因
5. 異常值質(zhì)量監(jiān)控圖
6. 箱線圖


描述性統(tǒng)計(jì)分析
1. 位置的度量
2. 離散程度的度量
3. 描述性統(tǒng)計(jì)分析
4. 分組進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析
5. 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)分析


綜合案例演示
數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)平臺(tái)搭建，實(shí)現(xiàn)如下功能：
1、 如何利用留存率進(jìn)行LTV預(yù)測(cè)；
2、 如何利用成本預(yù)測(cè)ROI回本周期；
3、 如何做對(duì)應(yīng)分析模型
4、 如何繪制動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)圖


第二天上午 R語言繪圖基礎(chǔ)
1. 顏色、文字
2. 點(diǎn)、線


低級(jí)繪圖函數(shù)
1. 標(biāo)題
2. 圖例
3. 坐標(biāo)軸


高級(jí)繪圖函數(shù)
1. 散點(diǎn)圖
2. 線圖
3. 箱線圖
4. 條形圖
5. 散點(diǎn)圖矩陣
6. 三維散點(diǎn)圖、三維曲面圖
7. 氣泡圖
8. 相關(guān)圖






第二天下午 交互式圖
1. rChart包：交互散點(diǎn)圖、交互柱狀圖、交互氣價(jià)值數(shù)據(jù)可視化介紹泡圖、交互時(shí)序圖
2. dygraphs:動(dòng)態(tài)時(shí)序交互圖
3. DT：交互數(shù)據(jù)表
4. networkD3包：動(dòng)態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖
5. d3treeR包：交互熱力圖
6. d3vennR包：交互文氏圖


回歸分析
1. 回歸分析原理介紹
2. 自定義函數(shù)實(shí)現(xiàn)線性回歸模型
3. lm（）函數(shù)詳解
4. 如何選擇最優(yōu)的模型
5 模型效果如何評(píng)估


綜合案例
快速搭建數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，功能點(diǎn)包括：
1、 集成ggplot2的繪圖功能繪制分組密度圖
2、 集成lattice的繪圖功能繪制散點(diǎn)圖矩陣和三維曲面圖
3、 繪制關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化和聚類分析結(jié)果可視化
4、 實(shí)現(xiàn)交互數(shù)據(jù)表


第三天上午 聚類分析
1. 聚類分析原理
2. R語言實(shí)現(xiàn)
3. K-均值聚類案例
4. 案例：如何利用k均值聚類發(fā)現(xiàn)離群點(diǎn)
5. 層次聚類案例


關(guān)聯(lián)規(guī)則
1. 關(guān)聯(lián)規(guī)則原理介紹
2. R語言實(shí)現(xiàn)
3. 關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化
4. 購物籃分析案例


第三天下午 KNN近鄰分類
1. KNN近鄰算法原理
2. R語言實(shí)現(xiàn)
3. KNN近鄰算法案例
4. 綜合案例：如何利用KNN算法識(shí)別惡性乳癌病患者


數(shù)據(jù)挖掘可視化工具Rattle上手
1. 數(shù)據(jù)挖掘可視化工具Rattle使用
2. 數(shù)據(jù)挖掘流程綜合案例演示


第四天 學(xué)習(xí)考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流

《大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》所屬分類
特色課程

《大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》所屬專題
excel培訓(xùn)、營銷數(shù)據(jù)分析、新媒體營銷培訓(xùn)、分析銷售數(shù)據(jù)、

《大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》授課培訓(xùn)師簡(jiǎn)介

《大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》報(bào)名服務(wù)流程

-----------------------------------------------------------------------------------