大數據的應用
商業領域是大數據應用廣泛的領域之一。大數據可以幫助企業實現數據驅動的商業決策,包括市場營銷、客戶關系管理、產品研發等。企業可以通過收集、分析和利用大數據來了解消費者需求、市場趨勢和競爭情況,從而制定更加有效的商業戰略。
在醫療領域,大數據可以幫助醫療機構更好地管理患者數據、提高診斷準確率、預測疾病發展趨勢等。例如,醫療機構可以利用大數據分析患者的基因組數據,預測患者患病的風險,從而提前采取預防措施。
課程大綱 | 課題名稱 | 課程內容 |
前導基礎 | 數據分析入門 |
數據分析入門 ;數據分析的意義;數據分析的流程控制 ;數據分析的思路與方法 |
邏輯為先—XMIND |
xmind簡介與基本使用;學習方法課堂案例;滴答拼車實戰演練;其他思維導圖介紹 |
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專業展現—PPT |
專業展現——PPT;基本簡介;幾個不得不說的真相;經驗分享;實戰動畫 |
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數據分析工具安裝與環璄配置 |
Excel工具的安裝、配置與環璄測試;Power BI工具的安裝、配置與環璄測試;Tableau工具的安裝、配置與環璄測試;MySQL數據庫的安裝、配置與環璄測試;SPSS數據挖掘工具安裝、配置與環璄測試;SAS數據挖掘工具安裝、配置與環璄測試;Python開發工具的安裝、配置與開發環璄測試 |
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Linux基礎應用之大數據必知必會 |
虛擬機的安裝配置;虛擬機網絡配置;安裝Linux;利用SSH連結Linux;Linux基礎命令;Linux系統管理 |
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數據分析的Python語言基礎 |
python課程的目的;使用JupyterLab;python數據類型 ;元組、列表、字典;python分支結構 ;python字符串處理+隨機函數;pthon循環結構;python面向過程函數操作;python面向對象 |
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問題定義與數據獲取 | 數據分析項目流程 |
問題界定;問題拆分 ;指標確定;數據收集;報告方案 ;趨勢預測;數據分析;趨勢預測;報告方案 |
問題的定義 |
邊界:明確問題的邊界;邏輯:確定業務的關鍵指標和邏輯;定性分析與定量分析 |
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分析問題的模型 |
基于經典的模型:5W2H;SWORT;4P管理模型;CATWOE;STAR原則、波士頓5力模型。 基于業務的模型:用戶畫像;銷售影響因素;市場變化因素;AARRR流量模型;金定塔思考方法 |
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數據清洗與處理 |
數據科學過程 ;數據清洗定義;數據清洗任務;數據清洗流程;數據清洗環境;數據清洗實例說明;數據標準化;數據格式與編碼;數據清洗常用工具;數據清洗基本技術方法;數據抽取;數據轉換與加載 |
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內部數據的獲取 |
產品數據;用戶數據;行為數據 ;訂單數據 |
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外部公開數據 |
開放網站;政務公開數據;數據科學競賽;數據交易平臺;行業報告;指數平臺 |
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Web網站數據抓取 |
財經數據抓取;投資數據抓取;房產數據抓取;輿情數據抓取;娛樂數據抓取;新媒體數據抓取 |
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數據查詢與提取 | SQL基礎操作 |
建庫 ;建表;建約束 ;創建索引;添加、刪除、修改數據 |
利用SQL完成數據的預處理 |
缺失值處理:對缺失數據行進行刪除或填充;重復值處理:重復值的判斷與刪除;異常值處理:清除不必要的空格和異常數據 |
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利用SQL進行業務數據查詢 |
利用SQL進行簡單的業務數據查詢;利用SQL完成復雜條件查詢;利用多表關聯完成復雜業務查詢;利用嵌套子查詢完成復雜業務數據分析 |
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高級SQL分析 |
聚合、分組、排序;函數;行列轉換;視圖與存儲過程 |
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業務指標統計分析 |
業務數據表關聯查詢及查詢;結果縱向融合;常業務需求數據寬表構建;查詢處理復雜業務 |
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數理統計基礎 | 數據分析的數學基礎 |
計算和連續函數的性質;導數/微分的概念和運算法則;積分的概念和運算法則;冪級數、泰勒級數、傅里葉級數、傅里葉變換;向量的概念和運算;矩陣的轉置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值;行列式的計算和性質;凸優化 |
Python數據分析 | 基于Numpy庫的Python數據科學計算 |
創建數組;切片索引;數組操作;字符串函數;數學函數;統計函數 |
基于Pandas庫的Python數據處理與分析 |
直方圖:探索變量的分布規律;條形圖:展示數值變量的集中趨勢;散點圖:表示整體數據的分布規律;箱線圖:表示數據分散性,中位數;提琴圖:分位數的位置及數據密度;回歸圖:尋找數據之間的線性關系;熱力圖:表未數值的大小或者相關性的高低 |
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大數據分析 | HIVE大數據查詢平臺搭建 |
大數據概述;數據集群; Hadoop 架構;Hive開發環璄搭建 |
HIVE與MySQL進行數據交換 |
從MySQL中導入數據到Hive;從Hive導出數據到MySQL |
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HQL海量業務數據需求查詢 |
Hive數倉;HQL 數據查詢基礎語法 |
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HQL海量業務數據需求查詢 |
從MySQL中導入數據到Hive;從Hive導出數據到MySQL |
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HQL業務數據指標統計分析 |
分區表;分桶表;關聯表;數據查詢 |
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HQL海量數據查詢優化 |
內置函數及開窗函數;特殊類型數組查詢方式;HQL 查詢語句優化技巧 |
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建模與數據挖掘 | 數據挖掘與分析算法 |
描述統計;相關分析;判別分析;方差分析;時間序列分析;主成分分析;信度分析 ;因子分析;回歸分析;對應分析;列聯表分析;聚類分析 |
數據挖掘工具SPSS |
從MySQL中導入數據到Hive;從Hive導出數據到MySQL |
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HQL海量業務數據需求查詢 |
課程規劃與簡介;數據挖掘項目生命周期;簡單的統計學基礎 ;用Modeler試手挖掘流程;數據挖掘的知識類型 6、商業分析基礎簡介;信度分析;因子分析;回歸分析 ;對應分析;列聯表分析 ;聚類分析 |
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數據挖掘工具SAS |
SAS概述:SAS簡介與教育版安裝;SAS概述:教育版基本使用;SAS編程基礎 ;SAS編程基礎-循環;SAS數據集操作1-合并;SAS數據集操作72-排序與對比;SAS數據集操作3-查重與篩選;練習-斐波那契數列;練習-百元百雞問題 |
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人工智能預測算法 | 人工智能實戰十大預測數據算法 |
機器學習入門;sk-learn機器學習庫;十大預測算法原理與使用場景;算法調用、參數設置;特征選擇、特征工程;回歸預測模型實戰;分類預測試模型實戰 ;聚類模型實戰;集成學習 ;模型優化 |
可視化商業報告撰寫 | 商業智能與可視化分析實戰 |
案例-2:BI電商數據客戶分析項目實戰 案例-3:BI可視化關于公司運營情況的相關分析 案例-4:基于Tableau的客戶主題對客戶進行合理分群 案例-5:基于Tableau的營銷主題分析如何衡量媒體的營銷價值 案例-6:基于Tableau的保公司索賠情況分析 |
數據可視化報告撰寫 |
數據可視化的概念;數據可視化的意義;數據可視化的對比;數據可視化的分類;數據可視化圖表舉例 ;數據可視化應用領域;數據可視化步驟;數據可視化工具梯度;圖表呈現流程;數據報告撰寫 |
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實戰:O2O電商平臺功能優化效果評估及可視化數據分析報告撰寫 |
了解電商業務背景;、以客戶分析為應用場景,對數據進行加載、清洗、分析及模型建立;以貨品分析為應用場景,針對品類銷售及商品銷售進行分析;以流量分析為應用場景,針對流量渠道及關鍵詞做有效分析;根據業務實際背景做輿情分析;將分析結果及建議制成報告進行發布 |
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商業分析項目實戰 | 五大商業項目實戰 |
商業項目實戰01:電商數據分析——分析方式之漏斗模型及數據量化 商業項目實戰02:電商用戶行為與營銷模型實戰 商業項目實戰03:金融風控模型的構建與分析實戰 商業項目實戰04:展會電話邀約項目數據分析實戰 商業項目實戰05:零售行業數據分析 |
大數據發展趨勢
數據泄露泛濫:未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%,除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說,在未來,每個財富500強企業都會面臨數據攻擊,無論他們是否已經做好安全防范。而所有企業,無論規模大小,都需要重新審視今天的安全定義。
數據管理成為核心競爭力:數據管理成為核心競爭力,直接影響財務表現。當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之后,企業對于數據管理便有了更清晰的界定,將數據管理作為企業核心競爭力,持續發展,戰略性規劃與運用數據資產,成為企業數據管理的核心。
課程背景
重慶是一座充滿活力的城市,也是大數據產業蓬勃發展的地方。為了滿足市場對大數據人才的需求,我們特別推出了重慶大數據培訓班,致力于培養更多優秀的大數據人才,助力行業發展。
課程特色
1、由業內專業講師授課,案例豐富,理論結合實踐。
2、靈活的學習方式,支持線上線下學習,隨時隨地提高技能。
3、結業后提供就業指導和實習機會,助力學員順利就業。
課程目標
1、深度理解大數據技術及應用,具備實際操作能力。
2、掌握數據分析、數據挖掘等核心技能,能夠獨立完成相關工作。
學習對象
1、對大數據領域感興趣,并希望成為行業人才的學生和職場人士。
2、希望提升自身技能,拓寬就業方向的求職者。
課程內容
1、大數據基礎知識介紹
2、數據處理技術及工具學習
3、數據分析與挖掘方法
4、大數據平臺構建與應用
5、大數據安全與隱私保護
師資力量
本機構擁有一支經驗豐富、業內知名的師資團隊,均具備多年大數據行業經驗,能夠為學員提供專業指導和支持。
教學質量
我們注重教學質量,注重與企業實際需求的結合,幫助學員獲得更實用的技能和知識。
服務水平
提供個性化學習指導,為學員解決學習中遇到的問題,提供全面服務支持。
學習時長
培訓課程為2個月至6個月不等,視學員實際情況而定。
收費范圍
學費4000-15000元不等,具體收費標準可咨詢在線客服。
學習收獲
通過本培訓班的學習,學員將獲得專業的大數據技能和知識,為自己的職業發展打下堅實的基礎。
總結
以上信息僅供參考,實際情況以到校咨詢為準。可聯系在線客服,預約免費體驗課。重慶大數據培訓班期待與您共同探索大數據世界,實現職業夢想。
培訓項目:軟件測試培訓、Web前端培訓、Java全棧開發培訓、Python全棧開發培訓、超全棧開發培訓、人工智能培訓、數據分析培訓、.Net培訓、大數據云計算培訓
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