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大數據營銷培訓

課程大綱
第1篇基礎篇
第1章大數據時代下的數據挖掘
1.1大數據的基礎
1.2大數據的特點
1.3大數據的作用
1.4大數據與數據挖掘
1.5令人期待的大數據時
1.6本章小結

第2章 基于Hadoop的大數據處理架構
2.1 Google核心云計算技術
2.2 Hadoop云計算技術及發展
2.3 基于云計算的大數據處理架構
2.4 基于云計算的大數據處理技術的應用
2.5 Hadoop運行實踐

第2篇理論篇
第3章數據挖掘的主要方法及工具
3.1數據挖掘主要方法
3.1.1決策樹分類
3.1.2神經網絡
3.1.3Logistic回歸方法
3.1.4聚類分析
3.1.5數據挖掘方法比較
3.1.6分類器的評估與選擇
3.2流行數據分析平臺及數據挖掘工具介紹
3.3本章小結

第4章Logistic回歸模型
4.1多元線性回歸模型
4.2Logistic回歸模型
4.3Logistic回歸模型的參數估計
4.4Logistic回歸模型中回歸系數的意義
4.5Logistic回歸模型的擬合優度
4.6Logistic回歸系數的顯著性檢驗
4.7Logistic回歸模型的預測準確性
4.8回歸變量的選擇與逐步回歸
4.9本章小結

第5章數據挖掘建模過程
5.1 數據挖掘流程概述
5.1.1 問題識別
5.1.2 數據理解
5.1.3 數據準備
5.1.4 建立模型
5.1.5 模型評價
5.1.6 部署應用
5.2 離群點發現
5.2.1 基于統計的離群點檢測
5.2.2 基于距離的離群點檢測
5.2.3 局部離群點算法
5.3 不平衡數據級聯算法

第3篇應用篇
第6章電信行業應用——客戶流失預測
6.1背景介紹
6.2案例數據展示及分析
6.2.1商業理解
6.2.2數據理解
6.2.3數據準備
6.3建立打分模型
6.4分析建模結果
6.5數據挖掘結果的運用
6.6本章小結

第7章商品零售行業應用——購物籃分析
7.1某連鎖零售公司的背景介紹
7.2購物籃分析的基本內容
7.2.1同次購買的基本概念
7.2.2同次購買的關聯規則質量的衡量
7.2.3購買分析的實現
7.2.4下次購買的基本概念
7.2.5下次購買行為預測
7.3購物籃分析——MBA工具的使用
7.3.1MBA工具的用途
7.3.2MBA工具的使用
7.3.3MBA工具的輸出

第8章實戰項目——交叉銷售
8.1背景介紹
8.2案例數據展示及分析
8.2.1數據展示
8.2.2業務目標及分析要求
8.3數據挖掘過程
8.3.1數據預處理
8.3.2劃分數據集及生成目標變量
8.3.3生成衍生變量
8.3.4生成挖掘表
8.4建立打分模型
8.5結果分析
8.6本章小結

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