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數據挖掘的課程

【課程背景】
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。大數據(bigdata)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。
大數據為企業創造了新的商機。挖掘數據價值是傳統企業轉型和互聯網企業創新的必由之路。然而，復雜的結構化和非結構化數據不能被傳統技術處理。大數據挖掘，面對電子郵件、照片、視頻、音頻、文本等海量信息，新數據可以迅速生成，不同類型的數據混合在一起。對海量數據進行準確、可靠的分析和處理，獲取高價值信息，將為企業帶來豐厚的利潤。
云計算超越了傳統的IT模型，為數據處理提供了幾乎完美的解決方案。
數據產品，承載著大數據中蘊含的邏輯，是一個大數據產業鏈價值的最終體現。對于一條完整的大數據產業鏈來說，其本質就是對數據不斷挖掘，發現其中的規律，并封裝成數據產品，最后用數據產品變現的過程。
課程將以大數(shu)(shu)據挖(wa)掘與分析為(wei)核心要(yao)(yao)點，幫助(zhu)(zhu)學員認識(shi)大數(shu)(shu)據建設的(de)(de)基礎、了(le)解(jie)數(shu)(shu)據挖(wa)掘與分析，在企(qi)業數(shu)(shu)字(zi)化變革的(de)(de)重要(yao)(yao)性(xing)是什(shen)么(me)？信息(xi)科技部(bu)門在大數(shu)(shu)據平臺建設過(guo)程中，應該扮演什(shen)么(me)角色？如何利用(yong)現(xian)代化信息(xi)科技，提升數(shu)(shu)據挖(wa)掘與分析成(cheng)功的(de)(de)機(ji)會？使學員能(neng)夠知(zhi)其然(ran)，更能(neng)知(zhi)其所(suo)以然(ran)。能(neng)夠具備(bei)引領(ling)企(qi)業實現(xian)成(cheng)功的(de)(de)數(shu)(shu)字(zi)轉型，同時協助(zhu)(zhu)企(qi)業提升商業模式創新能(neng)力，快速占領(ling)行(xing)業制(zhi)高點！

【課程收益】
了解企業實施大數據平臺的原由，影響，以及可預期的成效
6大高質量數據的標準
7大數據挖掘的步驟
5大常用數據挖掘方法
了解“數據清洗”在企業大數據應用過程中的定位與重要性
9大數據分析的實踐與方法
了(le)解數(shu)據挖(wa)掘與(yu)分析的發展方向與(yu)趨(qu)勢，以及業界先進案例

【課程對象】
信(xin)(xin)息(xi)科(ke)技(ji)運維部(bu)門主管(guan)，信(xin)(xin)息(xi)科(ke)技(ji)研(yan)發部(bu)門主管(guan)，信(xin)(xin)息(xi)科(ke)技(ji)部(bu)首(shou)席/資深系統架(jia)構(gou)師(shi)(shi)(shi)，CIO（首(shou)席信(xin)(xin)息(xi)官）、CTO（首(shou)席技(ji)術官）、企業安全架(jia)構(gou)師(shi)(shi)(shi)，信(xin)(xin)息(xi)科(ke)技(ji)部(bu)資深軟件設計(ji)師(shi)(shi)(shi)，信(xin)(xin)息(xi)科(ke)技(ji)部(bu)資深軟件設計(ji)師(shi)(shi)(shi)

【課程大綱】
一、“大數據”的定義與內涵為何？
a)什么是“大數據”
b)“大數據”的構成元素為何？
c)“大數據”具備什么特性？
d)落實“大數據”應用的關鍵技術為何？

二、“高質量”數據的標準為何？
a)有效性
b)準確性
c)完整性
d)一致性
e)可追溯性
f)及時性

三、數據挖掘的基本步驟
a)定義問題
b)建立數據挖掘庫
c)分析數據
d)準備數據
e)建立模型
f)評價模型
g)實施挖掘

四、制定數據戰略的常用方法與模型
a)波士頓矩陣
b)MECE
c)SWOT
d)STAR
e)RFM
f)PDCA
g)SCP

五、數據清洗的*實踐
a)全面考慮數據的用途
b)提升數據輸入的控制力度
c)限制樣本規模
d)全程抽查
e)建立(li)預警(jing)機制

六、數據分析的實踐與方法
a)邏輯樹分析
b)PEST行業分析
c)多維度拆解分析
d)對比分析
e)歸因分析（假設檢驗）
f)AARRR分析
g)RFM分析
h)*分析
i)周期性分析

七、數據挖掘與分析的發展方向與趨勢為何？
a)定向算力（案例分享–特斯拉無人駕駛）
b)機器學習（案例分享–富士康精密制造）
c)系統自愈（案例分享–富士康無燈工廠）
d)預警機制（案例分(fen)享–AWS數據中心運維）

八、課程總結
a)學員心得分享
b)重點摘要
c)答客問

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