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    商业数据分析与算法应用

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    • 开课时间:2020年03月21日 09:00 周六 已结束
    • 结束时间:2020年03月22日 17:00
    • 开课地点:上海市
    • 授课讲师: Eddie hou
    • 课程编号:403185
    • 课程分类:战略管理
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    课程收益:

    ? 帮助非数据算法专业的团队leader快速理解数据算法的应用场景与脉络。
    ? 为计划转行数据算法的同学提供实际项目建模经验和解析。
    ? 了解常用的数据分析模型和经典算法原理与应用落地的流程。
    ? 学习如何构造营销用户、流失用户、高价值用户的筛选模型。
    ? 学习如何利用规则和模型构建 反作弊、异常值监控系统。
    ? 了解如何构建需求预估模型。针对周、天、小时等粒度的未来需求进行预测。
    ? 了解如何利用运筹优化算法支持相关项目落地。优化项目的建模思想与实际案例。

    课程大纲:

    第一部分、数据分析探索与应用流程

    l? 商业数据分析

    数据挖掘Road Maps

    R、python简单介绍

    l? 数据探索

    数据预处理

    构建新的变量

    异常值处理

    数据可视化

    l? 数据分析应用流程

    第二部分、经典预测和分类方法

    l? 回归分析

    相关性

    线性回归与拟合

    最小二乘法的几何解释

    线性回归中的变量选择

    回归算法的评估与选择

    l? KNN 分类器

    确定相邻的样本数据

    分类规则

    参数K的选择

    算法优缺点

    案例分析:如何选择相似用户?

    l? 逻辑回归

    逻辑回归模型

    分类算法的评估

    案例分析:用户借贷能力判定

    l? 决策树

    迭代分割

    纯度的计算

    决策树的使用效果

    如何避免过拟合

    剪枝与终止条件

    案例分析:如何利用决策树的提取出业务规则?

    l? (补充)树模型应用——随机森林

    案例分析:如何帮助业务方筛选出重要的业务变量?

    第三部分、经典聚类算法

    l? 聚类问题介绍

    l? 两条数据之间的距离

    欧式距离

    数值型数据处理与距离函数

    类别型数据的距离计算

    混合类型数据的距离计算

    两个类别之间的距离

    最大距离、最小聚类、中心距离

    l? K-means

    如何选择参数K

    l? 层次聚类

    案例分析:如何选择相似用户?

    第四部分、异常检测与反欺诈

    l? 异常值检测

    异常团体识别

    案例分析:无监督反欺诈方案应用

    业务思考:如何构建一个反欺诈系统?

    第五部分、时间序列预测

    l? 时间序列回归模型

    预测变量筛选

    回归预测

    非线性回归

    相关、因果和预测

    l? 时间序列分解

    时间序列成分

    移动平均

    经典时间序列分解

    STL分解法

    趋势性、季节性判定

    业务思考:如何对时间序列进行聚类?

    分解法预测

    时间序列类异常值检测

    业务思考:如何评估促销活动效果?

    l? ARIMA模型

    平稳性和差分

    延迟算子

    自回归与移动平均

    非季节性arima

    参数估计与选择

    季节性arima

    l? 高级预测方法

    复杂的季节性

    向量自回归

    神经网络

    l? 实际预测问题

    周数据、天粒度数据以及小时数据预测

    预测组合

    长序列与短序列预测

    训练集与测试集

    缺失值与异常值

    案例分享:共享单车Daily天粒度需求预测

    第六部分、决策优化

    l? 开源决策优化工具介绍 google or-tools

    运筹优化方法介绍

    优化算法应用流程

    l? 案例分享(可选)

    电商促销优惠券发放优化:给定用户补贴的预算,如何选择合适的补贴用户。

    工厂布局优化:考虑如何减少物料搬运成本(运量和距离)。

    仓库选址问题:如何选择服务点,满足服务能力和降低运输成本。

    物流配送、车辆路径调度:配送问题综合建模与分析。

    培训师介绍:

     
    同济工业工程背景,数据算法专家,
    具有需求预测、收益管理、反作弊、物流配送路径优化系统等丰富的数据算法实战经验。
    在外资企业中享有很高的知名度。 接受咨询或培训的单位包括上海大众汽车、长春西门子汽车电子、联合汽车电子、三维制药等等有限公司以及其他来自全国各地的合资企业。

    本课程名称: 商业数据分析与算法应用

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