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4006-900-901

大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

參加對(duì)象:業(yè)務(wù)支撐、網(wǎng)絡(luò)中心、IT系統(tǒng)部、數(shù)據(jù)分析部等對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有較高要求的相關(guān)專業(yè)人員。
課程費(fèi)用:電話咨詢
授課天數(shù):2~4天
授課形式:內(nèi)訓(xùn)
聯(lián)系電話:4006-900-901 / 17717312667(小威)

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課程背景  COURSE BACKGROUND

本課程為建模課程,面向數(shù)據(jù)分析部等專門負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析與建模的人員。

本課程的主要目的是,幫助學(xué)員掌握大數(shù)據(jù)建?;A(chǔ)知識(shí),幫助學(xué)員構(gòu)建系統(tǒng)全面的預(yù)測(cè)建模思維,提升學(xué)員的數(shù)據(jù)建模綜合能力。

本課程具體內(nèi)容包括:

1、  數(shù)據(jù)建模流程,特征工程處理

2、  回歸預(yù)測(cè)模型,時(shí)序預(yù)測(cè)模型

3、  分類預(yù)測(cè)模型,模型含義解讀

4、  模型基本原理,模型算法實(shí)現(xiàn)

5、  模型質(zhì)量評(píng)估,模型優(yōu)化措施

圖片1.png

課程收益  PROGRAM BENEFITS

本系列課程從實(shí)際的業(yè)務(wù)需求出發(fā),結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點(diǎn),圍繞實(shí)際的商業(yè)問題,對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模的過程進(jìn)行了全面的介紹(從模型選擇,到特征選擇,再到訓(xùn)練模型,評(píng)估模型,以及優(yōu)化模型和模型解讀),通過大量的操作演練,幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)建模的思路、方法、技巧,以提升學(xué)員的數(shù)據(jù)建模的能力,支撐運(yùn)營決策的目的。

通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:

1、  掌握數(shù)據(jù)建模的基本過程和步驟

2、  掌握數(shù)據(jù)建模前的特征選擇的系統(tǒng)方法,學(xué)會(huì)尋找影響業(yè)務(wù)的關(guān)鍵要素

3、  掌握回歸預(yù)測(cè)模型基本原理,學(xué)會(huì)解讀回歸方程的含義

4、  掌握常用的時(shí)序預(yù)測(cè)模型,以及各模型的適用場(chǎng)景

5、  掌握常用的分類預(yù)測(cè)模型,以及分類模型的優(yōu)化


【學(xué)員要求】

1、     每個(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)。

2、     便攜機(jī)中事先安裝好Office Excel 2013版本及以上。

3、     便攜機(jī)中事先安裝好IBM SPSS Statistics v24版本以上軟件。

注:講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。

 

【授課方式】

理論精講 + 案例演練 + 實(shí)際業(yè)務(wù)問題分析 + SPSS實(shí)際操作

本課程突出數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用,結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點(diǎn),從實(shí)際問題入手,引出相關(guān)知識(shí),進(jìn)行大數(shù)據(jù)的收集與處理;探索數(shù)據(jù)之間的規(guī)律及關(guān)聯(lián)性,幫助學(xué)員掌握系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法;介紹常用的模型,訓(xùn)練模型,并優(yōu)化模型,以達(dá)到最優(yōu)分析結(jié)果。

課程大綱  COURSE OUTLINE

 第一部分: 數(shù)據(jù)建模流程

1、 預(yù)測(cè)建模六步法

  選擇模型:基于業(yè)務(wù)選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)模型

  特征工程:選擇對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的屬性來建模

  訓(xùn)練模型:采用合適的算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,尋找到最優(yōu)參數(shù)

  評(píng)估模型:進(jìn)行評(píng)估模型的質(zhì)量,判斷模型是否可用

  優(yōu)化模型:如果評(píng)估結(jié)果不理想,則需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化

  應(yīng)用模型:如果評(píng)估結(jié)果滿足要求,則可應(yīng)用模型于業(yè)務(wù)場(chǎng)景

2、 數(shù)據(jù)挖掘常用的模型

  定量預(yù)測(cè)模型:回歸預(yù)測(cè)、時(shí)序預(yù)測(cè)等

  定性預(yù)測(cè)模型:邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等

  市場(chǎng)細(xì)分:聚類、RFMPCA

  產(chǎn)品推薦:關(guān)聯(lián)分析、協(xié)同過濾等

  產(chǎn)品優(yōu)化:回歸、隨機(jī)效用等

  產(chǎn)品定價(jià):定價(jià)策略/最優(yōu)定價(jià)等

3、 特征工程/特征選擇/變量降維

  基于變量本身特征

  基于相關(guān)性判斷

  因子合并(PCA等)

  IV值篩選(評(píng)分卡使用)

  基于信息增益判斷(決策樹使用)

4、 模型評(píng)估

  模型質(zhì)量評(píng)估指標(biāo):R^2、正確率/查全率/查準(zhǔn)率/特異性等

  預(yù)測(cè)值評(píng)估指標(biāo):MADMSE/RMSEMAPE、概率等

  模型評(píng)估方法:留出法、K拆交叉驗(yàn)證、自助法等

  其它評(píng)估:過擬合評(píng)估、殘差檢驗(yàn)

5、 模型優(yōu)化

  優(yōu)化模型:選擇新模型/修改模型

  優(yōu)化數(shù)據(jù):新增顯著自變量

  優(yōu)化公式:采用新的計(jì)算公式

  集成思想:Bagging/Boosting/Stacking

6、 常用預(yù)測(cè)模型介紹

  時(shí)序預(yù)測(cè)模型

  回歸預(yù)測(cè)模型

  分類預(yù)測(cè)模型

第二部分:建模特征工程

問題:如何選擇合適的屬性/特征來建模呢?選擇的依據(jù)是什么?比如價(jià)格是否可用于產(chǎn)品銷量預(yù)測(cè)?

1、 數(shù)據(jù)預(yù)處理vs特征工程

2、 特征工程處理內(nèi)容

  變量變換

  變量派生

  變量精簡(特征選擇、因子合并)

  類型轉(zhuǎn)換

3、 特征選擇常用方法

  相關(guān)分析、方差分析、卡方檢驗(yàn)

4、 相關(guān)分析(衡量兩數(shù)據(jù)型變量的線性相關(guān)性)

  相關(guān)分析簡介

  相關(guān)分析的應(yīng)用場(chǎng)景

  相關(guān)分析的種類

    簡單相關(guān)分析

    偏相關(guān)分析

    距離相關(guān)分析

  相關(guān)系數(shù)的三種計(jì)算公式

    Pearson相關(guān)系數(shù)

    Spearman相關(guān)系數(shù)

    Kendall相關(guān)系數(shù)

  相關(guān)分析的假設(shè)檢驗(yàn)

  相關(guān)分析的四個(gè)基本步驟

演練:營銷費(fèi)用會(huì)影響銷售額嗎?影響程度如何量化?

演練:哪些因素與汽車銷量有相關(guān)性

演練:影響用戶消費(fèi)水平的因素會(huì)有哪些

  偏相關(guān)分析

    偏相關(guān)原理:排除不可控因素后的兩變量的相關(guān)性

    偏相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式

    偏相關(guān)分析的適用場(chǎng)景

  距離相關(guān)分析

5、 方差分析(衡量類別變量與數(shù)值變量間的相關(guān)性)

  方差分析的應(yīng)用場(chǎng)景

  方差分析的三個(gè)種類

    單因素方差分析

    多因素方差分析

    協(xié)方差分析

  單因素方差分析的原理

  方差分析的四個(gè)步驟

  解讀方差分析結(jié)果的兩個(gè)要點(diǎn)

演練:擺放位置與銷量有關(guān)嗎

演練:客戶學(xué)歷對(duì)消費(fèi)水平的影響分析

演練:廣告和價(jià)格是影響終端銷量的關(guān)鍵因素嗎

演練:營業(yè)員的性別、技能級(jí)別對(duì)產(chǎn)品銷量有影響嗎

演練:尋找影響產(chǎn)品銷量的關(guān)鍵因素

  多因素方差分析原理

  多因素方差分析的作用

  多因素方差結(jié)果的解讀

演練:廣告形式、地區(qū)對(duì)銷量的影響因素分析

  協(xié)方差分析原理

  協(xié)方差分析的適用場(chǎng)景

演練:排除產(chǎn)品價(jià)格,收入對(duì)銷量有影響嗎?

6、 列聯(lián)分析/卡方檢驗(yàn)(兩類別變量的相關(guān)性分析)

  交叉表與列聯(lián)表:計(jì)數(shù)值與期望值

  卡方檢驗(yàn)的原理

  卡方檢驗(yàn)的幾個(gè)計(jì)算公式

  列聯(lián)表分析的適用場(chǎng)景

案例:套餐類型對(duì)客戶流失的影響分析

案例:學(xué)歷對(duì)業(yè)務(wù)套餐偏好的影響分析

案例:行業(yè)/規(guī)模對(duì)風(fēng)控的影響分析

第三部分:  線性回歸模型

營銷問題:如何預(yù)測(cè)未來的產(chǎn)品銷量/銷售額?如果產(chǎn)品跟隨季節(jié)性變動(dòng),該如何預(yù)測(cè)?

1、 回歸分析簡介和原理

2、 回歸分析的種類

  一元回歸/多元回歸

  線性回歸/非線性回歸

3、 常用回歸分析方法

  散點(diǎn)圖+趨勢(shì)線(一元)

  線性回歸工具(多元線性)

  規(guī)劃求解工具(非線性回歸)

演練:散點(diǎn)圖找營銷費(fèi)用與銷售額的關(guān)系

4、 線性回歸分析的五個(gè)步驟

演練:營銷費(fèi)用、辦公費(fèi)用與銷售額的關(guān)系(線性回歸)

5、 線性回歸方程的解讀技巧

  定性描述:正相關(guān)/負(fù)相關(guān)

  定量描述:自變量變化導(dǎo)致因變量的變化程度

6、 回歸預(yù)測(cè)模型評(píng)估

  質(zhì)量評(píng)估指標(biāo):判定系數(shù)R^2

  如何選擇最佳回歸模型

演練:如何選擇最佳的回歸預(yù)測(cè)模型(一元曲線回歸)

7、 帶分類自變量的回歸預(yù)測(cè)

演練:汽車季度銷量預(yù)測(cè)

演練:工齡、性別與終端銷量的關(guān)系

演練:如何評(píng)估銷售目標(biāo)與資源最佳配置

8、 自動(dòng)篩選不顯著因素(自變量)

第四部分:  回歸模型優(yōu)化

1、 回歸分析的基本原理

  三個(gè)基本概念:總變差、回歸變差、剩余變差

  方程的顯著性檢驗(yàn):方程可用性

  因素的顯著性檢驗(yàn):因素可用性

  方程擬合優(yōu)度檢驗(yàn):質(zhì)量好壞程度

  理解標(biāo)準(zhǔn)誤差含義:預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性?

2、 回歸模型優(yōu)化措施:尋找最佳回歸擬合線

  如何處理預(yù)測(cè)離群值(剔除離群值)

  如何剔除不顯著因素(剔除不顯著因素)

  如何進(jìn)行非線性關(guān)系檢驗(yàn)(增加非線性自變量)

  如何進(jìn)行相互作用檢驗(yàn)(增加相互作用自變量)

  如何進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)(剔除共線性自變量)

演練:模型優(yōu)化演示

3、 好模型都是優(yōu)化出來的

第五部分: 自定義回歸模型

1、 回歸建模的本質(zhì)

2、 規(guī)劃求解工具簡介

3、 自定義回歸模型

案例:如何對(duì)客流量進(jìn)行建模預(yù)測(cè)及模型優(yōu)化

4、 回歸季節(jié)預(yù)測(cè)模型模型

  回歸季節(jié)模型的原理及應(yīng)用場(chǎng)景

  加法季節(jié)模型

  乘法季節(jié)模型

  模型解讀

案例:美國航空旅客里程的季節(jié)性趨勢(shì)分析

5、 新產(chǎn)品累計(jì)銷量的S曲線

  S曲線模型的應(yīng)用場(chǎng)景(最大累計(jì)銷量及銷量增長的拐點(diǎn))

  珀?duì)柷€

  龔鉑茲曲線

案例:如何預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷售增長拐點(diǎn),以及銷量上限

演練:預(yù)測(cè)IPad產(chǎn)品的銷量

 

第六部分:  定量模型評(píng)估

1、定量預(yù)測(cè)模型的評(píng)估

  方程顯著性評(píng)估

  因素顯著性評(píng)估

  擬合優(yōu)度的評(píng)估

  估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差評(píng)估

  預(yù)測(cè)值準(zhǔn)確度評(píng)估

2、模型擬合度評(píng)估

    判定系數(shù):

    調(diào)整判定系數(shù):

3、預(yù)測(cè)值準(zhǔn)確度評(píng)估

  平均絕對(duì)誤差:MAE

  根均方差:RMSE

  平均誤差率:MAPE

4、其它評(píng)估:殘差檢驗(yàn)、過擬合檢驗(yàn)

第七部分:  時(shí)序預(yù)測(cè)模型

營銷問題:像利率/CPI/GDP等按時(shí)序變化的指標(biāo)如何預(yù)測(cè)?當(dāng)銷量隨季節(jié)周期變動(dòng)時(shí)該如何預(yù)測(cè)?

1、 回歸預(yù)測(cè)vs時(shí)序預(yù)測(cè)

2、 因素分解思想

3、 時(shí)序預(yù)測(cè)常用模型

  趨勢(shì)擬合

  季節(jié)擬合

  平均序列擬合

4、 評(píng)估預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確度指標(biāo):MAD、RMSEMAPE

5、 移動(dòng)平均(MA

  應(yīng)用場(chǎng)景及原理

  移動(dòng)平均種類

    一次移動(dòng)平均

    二次移動(dòng)平均

    加權(quán)移動(dòng)平均

    移動(dòng)平均比率法

  移動(dòng)平均關(guān)鍵問題

    如何選取最優(yōu)參數(shù)N

    如何確定最優(yōu)權(quán)重系數(shù)

演練:平板電腦銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估

演練:快銷產(chǎn)品季節(jié)銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估

6、 指數(shù)平滑(ES

  應(yīng)用場(chǎng)景及原理

  最優(yōu)平滑系數(shù)的選取原則

  指數(shù)平滑種類

    一次指數(shù)平滑

    二次指數(shù)平滑(Brown線性、Holt線性、Holt指數(shù)、阻尼線性、阻尼指數(shù))

    三次指數(shù)平滑

演練:煤炭產(chǎn)量預(yù)測(cè)

演練:航空旅客量預(yù)測(cè)及評(píng)估

7、 溫特斯季節(jié)預(yù)測(cè)模型

  適用場(chǎng)景及原理

  Holt-Winters加法模型

  Holt-Winters乘法模型

演練:汽車銷量預(yù)測(cè)及評(píng)估

8、 平穩(wěn)序列模型(ARIMA

  序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

  平穩(wěn)序列的擬合模型

   AR(p)自回歸模型

   MA(q)移動(dòng)模型

   ARMA(p,q)自回歸移動(dòng)模型

  模型的識(shí)別與定階

   ACF/PACF

   最小信息準(zhǔn)則

  序列平穩(wěn)化處理

   變量變換

   k次差分

   d階差分

  ARIMA(p,d,q)模型

演練:上海證券交易所綜合指數(shù)收益率序列分析

演練:服裝銷售數(shù)據(jù)季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析

  平穩(wěn)序列的建模流程

第八部分:  分類預(yù)測(cè)模型

問題:如何評(píng)估客戶購買產(chǎn)品的可能性?如何預(yù)測(cè)客戶的購買行為?如何提取某類客戶的典型特征?如何向客戶精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品或業(yè)務(wù)?

1、 分類模型概述及其應(yīng)用場(chǎng)景

2、 常見分類預(yù)測(cè)模型

3、 邏輯回歸(LR

  邏輯回歸的適用場(chǎng)景

  邏輯回歸的模型原理

  邏輯回歸分類的幾何意義

  邏輯回歸的種類

2  二項(xiàng)邏輯回歸

2  多項(xiàng)邏輯回歸

  如何解讀邏輯回歸方程

  帶分類自變量的邏輯回歸分析

  多項(xiàng)邏輯回歸/多分類邏輯回歸

案例:如何評(píng)估用戶是否會(huì)購買某產(chǎn)品(二項(xiàng)邏輯回歸)

案例:多品牌選擇模型分析(多項(xiàng)邏輯回歸)

4、 分類決策樹(DT

問題:如何預(yù)測(cè)客戶行為?如何識(shí)別潛在客戶?

風(fēng)控:如何識(shí)別欠貸者的特征,以及預(yù)測(cè)欠貸概率?

客戶保有:如何識(shí)別流失客戶特征,以及預(yù)測(cè)客戶流失概率?

  決策樹分類簡介

案例:美國零售商(Target)如何預(yù)測(cè)少女懷孕

演練:識(shí)別銀行欠貨風(fēng)險(xiǎn),提取欠貸者的特征

  決策樹分類的幾何意義

  構(gòu)建決策樹的三個(gè)關(guān)鍵問題

   如何選擇最佳屬性來構(gòu)建節(jié)點(diǎn)

   如何分裂變量

   修剪決策樹

  選擇最優(yōu)屬性生長

   熵、基尼索引、分類錯(cuò)誤

    屬性劃分增益

  如何分裂變量

    多元?jiǎng)澐峙c二元?jiǎng)澐?/span>

    連續(xù)變量離散化(最優(yōu)分割點(diǎn))

  修剪決策樹

    剪枝原則

    預(yù)剪枝與后剪枝

  構(gòu)建決策樹的四個(gè)算法

   C5.0、CHAIDCARTQUEST

    各種算法的比較

  如何選擇最優(yōu)分類模型?

案例:商場(chǎng)用戶的典型特征提取

案例:客戶流失預(yù)警與客戶挽留

案例:識(shí)別拖欠銀行貨款者的特征,避免不良貨款

案例:識(shí)別電信詐騙者嘴臉,讓通信更安全

  多分類決策樹

案例:不同套餐用戶的典型特征

  決策樹模型的保存與應(yīng)用

5、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的幾何意義

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵問題

  BP反向傳播網(wǎng)絡(luò)(MLP

  徑向基網(wǎng)絡(luò)(RBF

案例:評(píng)估銀行用戶拖欠貨款的概率

6、 判別分析(DA

  判別分析原理

  判別分析種類

  Fisher線性判別分析

案例:MBA學(xué)生錄取判別分析

案例:上市公司類別評(píng)估

7、 最近鄰分類(KNN

  KNN模型的基本原理

  KNN分類的幾何意義

  K近鄰的關(guān)鍵問題

8、 支持向量機(jī)(SVM

  SVM基本原理

  線性可分問題:最大邊界超平面

  線性不可分問題:特征空間的轉(zhuǎn)換

  維災(zāi)難與核函數(shù)

9、 貝葉斯分類(NBN

  貝葉斯分類原理

  計(jì)算類別屬性的條件概率

  估計(jì)連續(xù)屬性的條件概率

  預(yù)測(cè)分類概率(計(jì)算概率)

  拉普拉斯修正

案例:評(píng)估銀行用戶拖欠貨款的概率

第九部分:  定性模型評(píng)估

1、模型的評(píng)估指標(biāo)

  兩大矩陣:混淆矩陣,代價(jià)矩陣

  六大指標(biāo):Acc,P,R,Spec,F1,lift

  三條曲線:

   ROC曲線和AUC

   PR曲線和BEP

   KS曲線和KS

2、模型的評(píng)估方法

  原始評(píng)估法

  留出法(Hold-Out

  交叉驗(yàn)證法(k-fold cross validation

  自助采樣法(Bootstrapping

第十部分:  模型集成優(yōu)化

1、模型的優(yōu)化思路

2、集成算法基本原理

  單獨(dú)構(gòu)建多個(gè)弱分類器

  多個(gè)弱分類器組合投票,決定預(yù)測(cè)結(jié)果

3、集成方法的種類

  Bagging

  Boosting

  Stacking

4、Bagging集成

  數(shù)據(jù)/屬性重抽樣

  決策依據(jù):少數(shù)服從多數(shù)

  典型模型:隨機(jī)森林RF

5、Boosting集成

  基于誤分?jǐn)?shù)據(jù)建模

  樣本選擇權(quán)重更新公式

  決策依據(jù):加權(quán)投票

  典型模型:AdaBoost模型

6、其它高級(jí)集成算法:GBDTXGBoost

結(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。

我們的服務(wù)  OUR SERVICES
服務(wù)流程

業(yè)務(wù)范疇
量身定制化的經(jīng)典內(nèi)訓(xùn)課程
人力資源
勞動(dòng)法
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