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商業數據分析與算法應用

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  • 開課時間:2020年12月26日 09:00 周六 已結束
  • 結束時間:2020年12月27日 17:00
  • 開課地點:上海市
  • 授課講師: Eddie hou
  • 課程編號:403189
  • 課程分類:戰略管理
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  • 收藏 人氣:803
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課程收益:

? 幫助非數據算法專業的團隊leader快速理解數據算法的應用場景與脈絡。
? 為計劃轉行數據算法的同學提供實際項目建模經驗和解析。
? 了解常用的數據分析模型和經典算法原理與應用落地的流程。
? 學習如何構造營銷用戶、流失用戶、高價值用戶的篩選模型。
? 學習如何利用規則和模型構建 反作弊、異常值監控系統。
? 了解如何構建需求預估模型。針對周、天、小時等粒度的未來需求進行預測。
? 了解如何利用運籌優化算法支持相關項目落地。優化項目的建模思想與實際案例。

課程大綱:

第一部分、數據分析探索與應用流程

l? 商業數據分析

數據挖掘Road Maps

R、python簡單介紹

l? 數據探索

數據預處理

構建新的變量

異常值處理

數據可視化

l? 數據分析應用流程

第二部分、經典預測和分類方法

l? 回歸分析

相關性

線性回歸與擬合

最小二乘法的幾何解釋

線性回歸中的變量選擇

回歸算法的評估與選擇

l? KNN 分類器

確定相鄰的樣本數據

分類規則

參數K的選擇

算法優缺點

案例分析:如何選擇相似用戶?

l? 邏輯回歸

邏輯回歸模型

分類算法的評估

案例分析:用戶借貸能力判定

l? 決策樹

迭代分割

純度的計算

決策樹的使用效果

如何避免過擬合

剪枝與終止條件

案例分析:如何利用決策樹的提取出業務規則?

l? (補充)樹模型應用——隨機森林

案例分析:如何幫助業務方篩選出重要的業務變量?

第三部分、經典聚類算法

l? 聚類問題介紹

l? 兩條數據之間的距離

歐式距離

數值型數據處理與距離函數

類別型數據的距離計算

混合類型數據的距離計算

兩個類別之間的距離

最大距離、最小聚類、中心距離

l? K-means

如何選擇參數K

l? 層次聚類

案例分析:如何選擇相似用戶?

第四部分、異常檢測與反欺詐

l? 異常值檢測

異常團體識別

案例分析:無監督反欺詐方案應用

業務思考:如何構建一個反欺詐系統?

第五部分、時間序列預測

l? 時間序列回歸模型

預測變量篩選

回歸預測

非線性回歸

相關、因果和預測

l? 時間序列分解

時間序列成分

移動平均

經典時間序列分解

STL分解法

趨勢性、季節性判定

業務思考:如何對時間序列進行聚類?

分解法預測

時間序列類異常值檢測

業務思考:如何評估促銷活動效果?

l? ARIMA模型

平穩性和差分

延遲算子

自回歸與移動平均

非季節性arima

參數估計與選擇

季節性arima

l? 高級預測方法

復雜的季節性

向量自回歸

神經網絡

l? 實際預測問題

周數據、天粒度數據以及小時數據預測

預測組合

長序列與短序列預測

訓練集與測試集

缺失值與異常值

案例分享:共享單車Daily天粒度需求預測

第六部分、決策優化

l? 開源決策優化工具介紹 google or-tools

運籌優化方法介紹

優化算法應用流程

l? 案例分享(可選)

電商促銷優惠券發放優化:給定用戶補貼的預算,如何選擇合適的補貼用戶。

工廠布局優化:考慮如何減少物料搬運成本(運量和距離)。

倉庫選址問題:如何選擇服務點,滿足服務能力和降低運輸成本。

物流配送、車輛路徑調度:配送問題綜合建模與分析。

培訓師介紹:

 
同濟工業工程背景,數據算法專家,
具有需求預測、收益管理、反作弊、物流配送路徑優化系統等豐富的數據算法實戰經驗。
在外資企業中享有很高的知名度。 接受咨詢或培訓的單位包括上海大眾汽車、長春西門子汽車電子、聯合汽車電子、三維制藥等等有限公司以及其他來自全國各地的合資企業。

本課程名稱: 商業數據分析與算法應用

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講師授課水平00%

服務態度00%

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