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数据分析
阶段一、业务数据分析师
发布时间:2020-01-07    信息来源:未知    浏览次数:

  本部分内容主要介绍了数据挖掘、分析师、数据产品经理必备的常用工具的,主要有 Excel,Visio,Xmind,PPT的涉及图表数据分析方面的高级技巧,包括但不限于:数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等!

  本课程基于Tableau 10.3最新版本研发,详细介绍了Tableau的数据连接与编辑、图形编辑与展示功能,包括数据连接与管理、基础与高级图形分析、地图分析、高级数据操作、基础统计分析、如何与R集成进行高级分析、分析图表整合以及分析成果共享等主要内容。同时,课程以丰富的实际案例贯穿始终,对各类方法、技术进行了详细说明,方便读者快速掌握数据分析方法。

  通过本门课程的学习,能够让我们的学员对数据可视化技术有一个全面、系统、深入的了解,最终达到能够利用Echarts图表结合后端数据进行前端可视化报表展示的目的,再结合我们课程给出的项目实战综合演练,从而达到熟练使用Echarts的程度,为将来我们的学员面试大数据开发工程师,大数据分析师等工作岗位打下了一个良好的基础,为大大的加分项!

  这两款软件主要用于存储及处理数据挖掘所需的数据,其中还使用excel作为简单入门工具对数据挖掘进行了算法实现,该部分主要用于帮助大家对数据挖掘相关知识有一个全面和大概的了解。在此基础上,后期使用数据挖掘专业工具SPSS MODELER结合一些案例对之前的excle实现的挖掘算法部分进行了深入学习以及增加了一些SPSS MODELER自带的算法模块讲解。课程除了主要讲解了数据挖掘知识和技术,同时其中还涉及了部分oracle数据库知识、sql语句和excel的函数运用。

  课程五、数据挖掘/分析师之硬技能 - SPSS Modeler 数据挖掘与算法原理(附统计学基础)

  数据挖掘包含了统计学和机器学习两部分的知识,要求知识面较广,难度较深。如果没有系统的学习,很难找到切入点,从而造型单纯会用,不会变通的结果。

  本课程,主要分为两部分完成,第一部分:掌握数据挖掘的各大主要算法原理。 第二部分:通过实际案例的操作,了解如何选择算法,如何使用算法得到需求的潜在信息。通过大量案例帮助你快速掌握算法!

  1、本课程让学员真正了解竞品分析的用途、流程、方法,能够在正确的时间点,找到正确的竞品,并用恰当的方法,做出准确的分析,最终得出的结果有利于在产

  品定位的时候,确定需要学习、避免和差异化的点。 2、另外本课程选取体现互联网/移动互联网行业热点的App,以及部分优质的App;讲述其战略定位、行业标

  杆产品、自身在行业中排名、主要功能、差异化特色、盈利模式及逻辑、用户体验设计。使得学员通过学习,达到以下目标:第一,了解互联网及移动互联网的各个

  领域;第二,了解互联网各行业的热点,提升择业能力;第三,了解优秀App的定位、设计、盈利模式,这对将来数据分析师的工作和实践非常有用;第四,培养产品感和分析产品的思路和能力;第五,通过对比,掌握同类产品定位、设计差异的缘由,从而能够举一反三,设计出自己的、有差异化特色和竞争力的产品。

  本部分课程主要包括两块内容: 1. 需求分析与管理 2. 产品需求文档撰写格式与技巧(PRD)

  2)学习需求分析包括需求的获取、分析、规格说明、变更、验证、管理的一系列需求工程的方法

  习算法的经典思想,可以将它应用到其他的实际项目之中;其三是理解算法,让数据挖掘的算法能够应用到您的项目开发之中去。所谓“浅出”,指得是将数据挖掘

  算法的应用落实到实际的应用中。课程会通过三个不同的方面来讲解算法的应用:一是微软公司的SQL Server与Excel等工具实现的数据挖掘;二是著名开源算法的

  数据挖掘,如Weka、KNIMA、Tanagra等开源工具;三是利用Java、C#语言两种语言做演示来完成数据挖掘算法的实现。根据实际的引用场景,数据挖掘技术通

  常分为分类器、关联分析、聚类算法等三大类别。本课程主要介绍这三大算法的经典思想以及部分著名的实现形式,并结合一些商业分析工具、开源工具或编程等方式来讲解具体的应用方法。

  1、数据挖掘概述与数据2、可视化与多维数据分析(实践课)3、分类器与决策树4、其他分类器

  课程十二、建模分析师之硬技能 - SPSS Modeler数据挖掘项目实战(高阶篇)(课程12、13两门课任选其一)

  本教程从数据挖掘生命周期、过程及管理思想开始,讲解了实际项目中各大阶段的重要任务及各自承上启下的关键作用。并用通俗易懂的语言将挖掘技术所涉及的思

  想、方法、参数与统计学基础联系起来,仔细讲解了包括维度、数据、分析、数据流等在内的功能、参数的实际意义和选择、组合等应用方法。对建模技术的原理思

  本课程主要讲解爬虫技术,主要学习目标有:掌握应用Python爬虫基础库;掌握使用Python爬虫利器;掌握使用Scrapy项目构建;熟练掌握Scrapy流程化开发;熟练使用Scrapy拓展;掌握使用Scrapy与Mysql交互。

  课程十四、建模分析师之扩展篇(机器学习) - 零基础实战机器学习入门篇(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib)(选修)

  机器学习作为人工智能的一部分,已经应用于很多领域,远超过人们的想象,垃圾邮件的过滤,在线广告的推荐系统,还有目前发展飞快的物体识别、人脸识别和语

  音识别的发展,都是机器学习的应用的成果。机器学习在改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气等方面都有非常大的应用前景。 本课程系统的介绍了机

  器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析,用实例来说明具体的实现,学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候,可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识,以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识,需要学员自己去找更多的资料进行

  学习。 本课程主要讲述了两大类机器学习的方法:有监督学习和无监督学习,其中有监督学习里面,又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度,容易理解机器学习思路和实现的过程。

  1)机器学习的任务和方法2)Python语言基础3)Python语言基础24)分类算法介绍

  课程十五、建模分析师之扩展篇(机器学习) - 人工智能之机器学习(选修)

  本课程先从Python数据分析库讲起,进而讲解机器学习定义,学完本次课程大家可以了解线性回归、掌握决策树的应用、熟练使用SVM支持向量机、熟练使用聚类+贝叶斯、掌握EM-HMM-LDA-ML。

  机器学习的核心主要侧重于找出复杂数据的意义。这是一个应用广泛的任务,机器学习的使用是非常广泛的。

  本课程主要分为三个阶段,第一个部分:R语言基础,掌握R语言的处理数据的基本语法。第二部分:特征工程,掌握R语言数据预处理的主要方法。第三部分:R语言机器学习,介绍机器学习原理,并通过大量的案例,深度探讨算法、模型在实际应用中的选择和调优问题。实践阶段由浅入深并结合多个案例为学员展示机器学习方法是怎样解决实际问题的。通过这些案例,最终学员会驾驭R语言并利用R语言进行机器学习。

  本课程涉SAS编程基础、SAS数据获取与数据集操作、SAS变量操作、SAS观测值操作、SAS数据集管理、SAS数据汇总与展现、SASdata步循环与控制、SAS输出控制、SAS SQL语言、SAS宏语言。

  针对生物、医学和社会科学等领域,对属性数据的特殊统计方法的需求日益强烈。本课程展示了针对属性数据分析所涉及到的重要分析方法,讲述诸如卡方检验等长期占主导地位的方法,并尤其强调了逻辑回归的建模技巧。

  本课程主要讲授关于结构方程模型的相关内容。结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量,也可能包含无法直接观测的潜在变量。我们在课程中讲述该模型的相关方法与应用。

  本课程主要讲授关于多层次模型库开发的相关内容。多层次模型是使用多层次数据阐述不同层级间关系的统计技术。作为一种重要的统计方法,本课程将对此进行详细的讲解。

  本课程主要讲授应用统计数学的相关基础知识点,利用本课程可以为后期的数据挖掘算法打下基础。应用统计数学专业是培养具备统计数学和应用数学的基础理论,具有运用数学理论和工具进行实际问题的抽象、分析、解决的能力和较强的计算机运用能力。

  本课程先基于Python语言以及一系列常用的Python数据分析框架,如NumPy、SciPy和Matplotlib,通过对常用算法的原理讲解以及算法的案例应用,帮助学员对基本的常用算法的掌握。通过案例+原理的方法可以在避免引入大量数学概念的前提下,有效帮助学员对机器学习算法的理解。课程中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题,通过该形式的学习,可以让学员提前了解机器学习在企业中的应用方式。

  所以本阶段主要从机器学习概述、数据清洗和特征选择、回归算法、决策树、随机森林和提升算法、SVM、聚类算法、EM算法、贝叶斯算法、隐马尔科夫模型、LDA主题模型等方面讲解一些机器学习的相关算法以及这些算法的优化过程,这些算法也就是监督算法或者无监督算法。

  本课程先基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架,如NumPy、SciPy和Matplotlib,通过概率编程的方式,讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下,有效地解决问题。课程中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题,有趣并且实用。通过对本课程的学习,学员可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解,为接下来的机器学习打下基础;接下来以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,讲师逐步带领学员熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikit、Google Tensorflow等;同时会着重讲解两类机器学习的核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则等。

  本课程主要讲解人工智能的基本原理、实现技术及其应用,国内外人工智能研究领域的进展和发展方向。内容主要分为4个部分: 第1部分是搜索与问题求解,系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法,内容包括状态空间和传统的图搜索算法、和声算法、禁忌搜索算法、遗传算法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法和Agent技术等;第2部分为知识与推理,讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术,还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术;第3部分为学习与发现,讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术;第4部分为领域应用,分别讨论专家系统开发技术和自然语言处理原理和方法。 通过对这些内容的讲解能够使学员对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识,对人工智能研究领域里的成果有所了解。

  本课程从基础的环境搭建到更深入的知识学习都会有一个比较好的讲解。帮助学员快速上手hadoop生态圈的大数据处理框架的使用,使用hadoop生态圈进行一些

  模块化、项目功能化的开发,主要包括安装部署hadoop、hive、hbase、hue、oozie、flume等生态圈相关软件环境的搭建,并且在已搭建好的环境上进行相关知

  识点的讲解和功能的开发。项目/模块主要涉及到使用MR开发相关实际业务功能,包括最短路径的计算、社交好友推荐算法实现、分布式锁的实现等,这些模块可

  以在实际的生成环境中使用到,可以很简单的将这些模块的代码直接集成到相关实际生产环境代码中。

  课程三十、数据分析专家之硬技能 - 基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台

  离线数据分析平台是一种利用hadoop集群开发工具的一种方式,主要作用是帮助公司对网站的应用有一个比较好的了解。尤其是在电商、旅游、银行、证券、游戏

  等领域有非常广泛,因为这些领域对数据和用户的特性把握要求比较高,所以对于离线数据的分析就有比较高的要求了。 本课程通过一个离线电商的项目实战全面

  对Hadoop技术做了一个演练。项目主要涉及到用户行为数据的收集、用户数据的etl操作、用户数据的分析以及分析数据展示等项目模块,最终展示了一个基本的

  课程三十一、大数据挖掘/分析师之硬技能 - 基于金融行业的大数据挖掘/分析实战(Python语言)

  本课程介绍使用Python进行数据分析和金融应用开发的基础知识。课程从介绍简单的金融应用开始,带领学员回顾Python的基础知识,并逐步学习如何将Python

  应用到金融分析编程中。课程覆盖了Python的基本数据结构、输入输出、效率分析、数学库、随机分析库、统计分析库等。接着课程以专题的形式介绍了Python与

  Excel的结合,学习如何使用Python的相关库生成Excel可调用的函数;Python与Hadoop和MongoDB结合进行大数据分析的基础知识。最后课程介绍了Python的

  11)使用Python操作Excel12)Python面向对象编程与图形用户界面13)金融中的大数据技术概述

  课程三十二、【项目直播】医疗保险大数据分析与统计推断项目实战【Hadoop篇】

  项目(医疗保险大数据分析与统计推断项目实战【Hadoop篇】)主要分为七个部分,分别是:第一部分:业务系统(广东省新型合作医疗保险管理系统)的业务逻辑分析、数据前期清洗和数据分析目标指标的设定等,业务系统核心业务模块有:参合信息管理、门诊补偿管理、住院补偿管理、降销补偿管理、定点机构管理、保险基金管理、费用项目管理和疾病病种管理等;第二部分:Linux、Hadoop分布式集群搭建方面的内容,大数据前沿知识介绍、Linux及Vmware安装和使用、Linux/Vmware文件系统操作、Hadoop的单机、伪分布、完全分布式模式的安装配置等;第三部分:Hadoop分布式集群进阶方面课程,Hadoop2.x体系结构及Hadoop3.0新特性、HDFS原理,HDFS Shell操作、YARN的基本构成和工作原理、MapReduce并行计算框架、基本的MapReduce算法实现和Hadoop集群上部署和执行MR Job等;第四部分:大数据导入与存储方面的课程,关系型数据库基础知识、hive的基本语法、hive的架构及设计原理、hive安装部署与案例、Sqoop安装及使用和Sqoop与关系型数据库进行交互等; 第五部分:Hbase理论及实战方面的课程,Hbase简介、安装及配置、Hbase的数据存储与数据模型、Hbase Shell、Hbase 访问接口和Hbase数据备份与恢复方法等; 第六部分:医疗保险数据分析与统计推断方面的课程,背景与分析推断目标、数据抽取、数据探索分析、数据预处理等;第七部分:数据分析与统计推断结果的展示(大数据可视化)方面的课程,主要是使用Tableau、D3.js、Highcharts和ECharts等可视化工具和技术 把最终的分析结果,以优美的图表展示给客户。

  随着科技的发展,现在视频的来源和类型多样性,互联网视频内容充斥着整个网络,如果仅仅是通过翻页的方法来寻找自己想看的视频必然会感到疲劳,现在急需一种能智能推荐的工具,推荐系统通过分析用户对视频的评分分析,对用户的兴趣进行建模,从而预测用户的兴趣并给用户进行推荐。

  Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,而大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,企业面临海量数据的到来,大多选择把数据从本地迁移至云端,云端将成为最大的非结构化数据存储场所。本项目主要以客户咨询为载体,分析客户的群体,分布,旨在挖掘客户的内在需求,帮助企业实现更有价值的营销。

  本项目从开发的角度以大数据、PHP技术栈为基础,使用真实商用表结构和脱敏数据,分三步构建商用系统、真实大数据环境、进行推断分析以及呈现结果。

  项目课程的完整性、商业性,可以使学者尽可能完整地体会真实的商业需求和业务逻辑。完整的项目过程,使PHP技术栈的同学得以窥见和学到一个完整商业平台项目的搭建方法;真实大数据环境的搭建,使呈现、建立大数据的工具应用技术概念储备;基于大数据平台的分析需求的实现、呈现,将完整的一次大数据技术栈到分析结果的中线,平铺直述,为想要学习大数据并有开发基础的同学点亮新的能力。

  本项目结合目前流行的大数据框架,在原有成熟业务的前提下,进行大数据分析处理,真实还原企业应用,让学员身临其境的感受企业大数据开发的整个流程。

  项目的业务系统底层主要采用JAVA架构,大数据分析主要采用Hadoop框架,其中包括Kettle实现ETL、SQOOP、Hive、Kibana、HBASE、Spark以及人工智能算法等框架技术;采用真实大数据集群环境的搭建,让学员切身感受企业项目的从0到1的过程。

  随着当今个人手机终端的普及、出行人群中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例,根据手机信号在真实地理空间的覆盖情况,将手机用户时间序列的手机定位数据,映射至现实地理位置空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘出人口空间分布与活动联系特征信息。

  通过本课程的学习,使学员能够正确、熟练地选择项目生命周期中,各阶段各场景中的技术、工具、方法,并根据项目实际情况灵活应用在项目管理中;掌握项目工具的设计思想,能根据项目实际情况设计和修改工具;提升学员对项目管理的全局眼光与思维方式。

  本课程从无到有,搭建一个简易版的电商平台,并从不同角度分析设计此项目各个主要模块和功能点,将会应用到除迭器模式以外的所有GoF设计模式,旨在演示设计模式在项目中的实际应用,以及如何针对不同情况进行功能设计,希望可以帮助大家敲开设计之门。

  课程三十九、数据分析专家之软技能 - 系统架构设计的原理、核心技术与案例分析

  本课程首先围绕普通开发人员如何向架构师转型这一课题,从架构师的角色以及转型过程中会遇到的困难及其解决方法切入展开讨论,总领整个课程。课程主体部分

  从软件架构体系结构、架构设计、技术体系等角度出发,详细介绍了架构师区别于一般开发人员所需要掌握的架构设计方法论与相关实践,包括架构风格与模式、领

  域驱动设计、类与框架设计、分布式系统架构设计、微服务架构设计、各种主流的技术体系与实践等内容。然后针对软件架构系统工程、业务模型设计、敏捷方法与

  实践、产品交付模型与质量控制等架构师所必须掌握的系统工程和过程管理知识以及应用进行详细阐述,确保其站在架构师的高度进行系统设计和开发完整生命周期

  的全局管理。作为技术团队的领导者,架构师同样需要具备相应的综合能力,课程的最后对架构师所需的各项软能力做全面介绍。

  课程四十、数据分析专家之硬技能 - Spark基础--快学Scala(未来大数据处理的主流语言)

  Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序

  。它也能运行于CLDC配置的Java ME中。目前还有另一.NET平台的实现,不过该版本更新有些滞后。Scala的编译模型(独立编译,动态类加载)与Java和C#

  一样,所以Scala代码可以调用Java类库(对于.NET实现则可调用.NET类库)。Scala包括编译器和类库,以及BSD许可证发布。 学习Scala编程语言,为后续学习Spark奠定基础。

  14)Scala编程详解:面向对象编程之继承15)Scala编程详解:面向对象编程之Trait16)Scala编程详解:函数式编程

  Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。本次课程将学习Spark的基本原理和使用方法。依据项目需求,掌握Spark的平台搭建技能,实践Spark RDD、Spark on YARN、Spark Streaming等模块衔接的技术手段和常用方法。

  课程四十二、数据分析专家之 BI 扩展技能 - 高端微软BI商业智能(SSIS数据仓库、SSAS MDX多维数数据集、Ssrs实战)

  微软BI(BI,BusinessInteligence),微软商业智能。微软BI是一套完善、完全集成的 BI 技术,能够帮助降低组织和分发信息的复杂度,同时获得竞争优势、整体更

  明智的决策和更好的成果。Microsoft BI 通过三个层面或工作负载交付:数据仓库、报表与分析以及绩效管理。所有这一切都旨在提供整合的、全面的数据源和工

  具,以帮助改进决策制订。在我们看来,Microsoft BI 的承诺就是:帮助组织内所有层面的决策者对其决策所支持的企业目标与计划充满信心。从技术层面上来讲,

  Microsoft BI由三大部分以及其他的协同平台组成, 它们分别是SSIS, SSAS, SSRS以及与office, sharepoint产品. 通常我们所说的Microsoft BI, 指的主要是

  SSIS, SSAS, SSRS三大部分. 通过这几个部分的学习, 我们就能建立起完善强大的BI体系, 这也是我们课程的最主要讲解的知识点。

  课程四十三、数据分析专家之 BI 扩展技能 - 中小型企业商业智能平台的开发和实现(数据仓库、BI系统、真实项目)

  本课程以公共卫生领域高血压的管理为实际应用场景,为高血压管理系统建立数据仓库,进行数据分析。本课程一共分为四个章节,76讲。第一章主要介绍了商业

  智能系统的发展,从商业智能的学科范围、演化史、应用案例到自然演化式的体系结构,以及面临的问题,再讲到数据仓库以及开发方法。第二章主要解析了数据仓

  库的一些主要术语,例如,分区、粒度、维度、度量值、多维数据模型以及DW2.0。第三章讲述了如何设计数据仓库,引入了元数据的概念。第四章是整个课

  程中课时最多的部分,花了比较多的时间从头到尾搭建了一个BI系统,最终是以Web Service的方式供第三方调用。

  区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

  区块链是比特币的底层技术,像一个数据库账本,记载所有的交易记录。这项技术也因其安全、便捷的特性逐渐得到了银行与金融业的关注。

  5)合约层 比特币脚本 以太坊智能合约 fabic智能合约 RPC远程调用

  程序化交易:又称程式交易,发源于上世纪80年代的美国,其最初的定义是指在纽约股票交易所(NYSE)市场上同时买卖超过15只以上的股票组合;像高盛、摩根士丹利及德意志银行都是在各大交易市场程序化交易的最活跃参与会员。

  本课程主要面向意愿从事金融量化交易人员、金融行业从业人员、金融策略开发人员及投资经验丰富而想实现计算机自动下单人员;主要讲解了证券期货程序化实现原理及过程,通过本课程的学习,您可以根据自己的意愿打造属于自己的量化投资交易系统; 本课程主要用到的技术手段有:Python、Pandas、数据分析、数据挖掘机器学习等。

  阿里云网站建设认证课程教你如何掌握将一个本地已经设计好的静态网站发布到Internet公共互联网,绑定域名,完成工信部的ICP备案。

  阿里云简单动态网站搭建课程教你掌握如何快速搭建一个WordPress动态网站,并会对网站进行个性化定制,以满足不同的场景需求。

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  阿里云云储存认证课程教你掌握安全、高可靠的云存储的使用,以及在云端存储下载文件,处理图片,以及如何保护数据的安全。

  本课程可以帮助学员掌握如何收集用户访问日志,如何对访问日志进行分析,如何利用大数据计算服务对数据进行处理,如何以图表化的形式展示分析后的数据。

  模拟电商场景,搭建企业级的数据分析平台,用来分析商品数据、销售数据以及用户行为等。

  课程中完整的演示了整个开发步骤,学员在学完此课程之后,掌握其原理,可以在各种分布式计算框架下完成此功能的开发,比如MapReduce、Spark。

  本课程通过一个简单案例了解、掌握企业营销中常见的、也是必需的精准营销数据处理过程,了解机器学习PAI的具体应用,指导学员掌握大数据时代营销的利器---通过机器学习实现营销。

  本课程讲解了客户流失的分析方法、流程,同时详细介绍了机器学习中常用的分类算法、集成学习模型等通用技能,并使用阿里云机器学习PAI实现流失预警分析。可以帮助企业快速、准确识别流失客户,辅助制定策略进行客户关怀,达到挽留客户的目的。

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  两年以上数据分析岗位工作经验,或学习过Level1全部内容且 通过 Level1考核

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  很多人问,北风这么大的机构,到底是怎么来保证教学品质的,这要归结于北风自主研发的教学平台,通过标准化的管理对老师、学生作业进行管理,保证教学的质量。

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