一、 课程简介
大数据分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业（如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等）、银行金融证券企业、电信运营等行业，给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。
本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解：
（1）数据分析与挖掘的背景、基本概念、能干什么、优势何在、方法步骤、项目思路。
（2）大数据分析挖掘和机器学习的模型、建模方法和案例，重点是决策树机器学习模型和关联规则机器学习模型及其应用；
（3）SPSS大数据建模与挖掘软件的应用实践，包括决策树，关联规则，朴素贝叶斯网络，SVM模型的实践与操作；
（4）Python朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归机器学习模型及应用实践操作；
（5）数据建模、分析挖掘技术体系及其平台方案实现；
（6）大数据建模在电商、电信领域的用户画像应用案例。
学员需要准备的笔记本配置：i5及以上CPU，4GB及以上内存，硬盘空间预留50GB（可用移动硬盘），基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等。
本课程基本的实践环境是操作系统：Windows或Linux。
大数据建模挖掘软件包括：SPSS Modeler 15，Python 3，Anaconda 4，Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。
二、培训人群
1. 大数据分析应用开发工程师
2. 大数据分析项目的规划咨询管理人员
3. 大数据分析项目的IT项目高管人员
4. 大数据分析与挖掘处理算法应用工程师
5. 大数据分析集群运维工程师
6. 大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
三、培训特色
定制授课+ 实战案例训练+ 互动咨询讨论，共2天
本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学，在讲授原理的过程中，穿插实际的系统操作，本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。
四、培训目标
1. 让学员掌握在大数据、人工智能下的大数据建模、分析挖掘技术和机器学习算法模型的应用。
2. 让学员掌握大数据建模与分析挖掘软件的应用实践。
3. 让学员掌握SPSS Modeler，Python等大数据建模、分析、挖掘的应用实战。
五、培训大纲
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时间
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专题
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详细内容与知识点
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第一天
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大数据分析、挖掘技术体系及其平台方案实现
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1. 数据分析与挖掘基本概念、思路、方法、项目步骤
2. 数据分析与挖掘技术和模型
3. 有监督学习、无监督学习和半监督学习
4. 大数据建模和挖掘的应用场景、挖掘过程
5. 常见的大数据分析挖掘工具（SPSS Modeler和Python，以及其它）
6. 大数据分析建模的案例（运营商案例）
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大数据决策树算法、模型、建模、挖掘和分析实践
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7. 决策树的原理
8. 决策树的算法实现
9. 决策树用于分析挖掘的建模实现
10. 决策树的评估
11. 决策树的应用：客户流失预测
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Python和SPSS大数据建模、分析挖掘基础
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12. Python和SPSS Modeler大数据建模工具的部署与使用
13. Python和SPSS Modeler建模操作
14. Python和SPSS Modeler数据源、样本操作、特征选择、数据理解、可视化图表、数据审核、数据合并、数据分区等实践操作
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第二天
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Python和SPSS大数据建模与挖掘软件的应用案例实践
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15. SPSS决策树建模实践操作
16. SPSS朴素贝叶斯分类实践操作
17. SPSS关联规则建模实践操作
18. Python Pandas数据分析实践
19. Python 可视化分析实践
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大数据关联规则算法、模型、建模、挖掘和分析实践
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20. 关联规则和频繁模式挖掘的原理
21. 关联规则的算法实现、建模
22. Apriori和FP-growth关联分析建模
23. 关联规则分析挖掘模型的评估
24. 关联规则挖掘的应用：交叉销售、个性化推荐
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Python朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归机器学习模型及应用实践操作
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25. Python：大数据建模挖掘和机器学习概述
26. Python朴素贝叶斯建模与应用
27. Python决策树建模与应用
28. Python逻辑回归建模与应用
29. Python大数据建模与机器学习的实践操作
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大数据分析项目实战案例
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30. 金融行业市场份额争夺日趋激烈。本项目就对用户流失数据特征的提取，一方面预测用户流失场景；另一方面总结共性问题和建模经验，提供有力的理论和政策依据。
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课程总结
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31. 案例分享
32. 讨论、交流
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400-808-2006
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