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中国企业培训讲师

大数据建模与模型优化实战-深圳培训师

讲师:傅赛香 浏览次数:279

课程描述INTRODUCTION

大数据处理培训

· 营销副总· 营销总监· 销售经理· 区域经理

培训讲师:傅赛香
课程价格:¥元/天
培训天数:2天
客服专员吕秀
客服专员:吕秀
TEL:13162818687
QQ:24821101

日程安排SCHEDULE

课程大纲Syllabus

大数据处理培训

【课程目标】
本课程核心内容为大数据建模、模型优化、业务专题分析。

【学员要求】
1、    每个学员自备一台便携机(必须)。
2、    便携机中事先安装好Excel 2013版本及以上。
3、    便携机中事先安装好IBM SPSS Statistics v19版本及以上。
4、    便携机中事先安装好IBM SPSS Modeler v14版本及以上。
注:讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。

【授课方式】
数据分析基础 + 方法讲解 + 实际业务问题分析 + 工具实践操作
采用互动式教学,围绕业务问题,展开数据分析过程,全过程演练操作,让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
【课程大纲】
第一部分:    数据建模篇
1、    预测建模六步法
2、    第一步:属性筛选(降维)
    需要选择哪些属性?如何派生新属性?
    常用方法:显著性检验、主成分分析…
    从业务逻辑和数据逻辑来考虑
3、    第二步:选择模型
    常用模型分类
    各模型适用场景
    基于业务场景选择合适的模型
4、    第三步:训练模型
    利用数据对模型进行计算
    模型参数优化和调整
    算法:最优求解、距离、概率、信息增益…
5、    第四步:评估模型
    评价常用指标:R^2,AUC,KS,误差率,错误率…
    评估方法:留出法、N拆交叉验证、过拟合
6、    第五步:优化模型
    模型优化方向:模型和数据
    优化模型:调整模型、优化公式、优化算法
    优化数据:新增属性、重新构造属性
7、    第六步:应用模型
    模型解读:模型含义、输出结果
    部署模型:开发模型、模型周期维护
8、    数据预测模型优化
    显著性检验、线性检验、非线性检验、相互作用检验、共线性检验、误差项检验、过拟合检验
9、    分类预测模型优化
    Bagging算法
    Boosting算法

第二部分:    时间序列分析篇
1、    如何对趋势和季节性建模
2、    时间序列及常用模型算法
3、    使用移动平均来消除季节性因素
    一次移动平均原理及其缺点
    二次移动平均原理及其公式
    加权移动平均原理及其公式
案例:平板电脑销量分析
4、    指数平滑
    一次指数平滑原理及其公式
    二次指数平滑原理及其公式
    三次指数平滑原理及其公式
案例:煤炭产量分析
5、    Holt-Winters分析
    霍尔特-温特斯原理
    HW无季节模型及公式
    HW加法模型
    HW乘法模型
6、    季节性和趋势预测模型
    相加模型
    相乘模型
7、    评估模型质量的指标
    判定系数R^2
    标准误差SER
8、    评估预测值准确程度的指标
    平均偏差MAD
    均方差MSE或均方差平方根RMSE
    平均误差率MAPE
9、    
第三部分:    降维技术
1、    变量太多存在的问题
2、    数据稀疏的问题
3、    变量降维技术的类型
    利用业务知识选择属性
    利用数据本身特征来选择属性
    利用自变量和因变量的相关性来选择属性
    将不显著因素合并为显著因子(PCA)
4、    利用决策树来选择变量
5、    使用神经网络来选择变量
6、    利用变量聚类
第四部分:    优化问题建模
1、    优化问题的三个特点
    可调整的参数
    产生单一目标值的目标函数
    参数的约束条件
2、    解决优化问题的常用算法
    线性规划
    遗传算法
3、    线性规划应用建模
4、    遗传算法
    遗传算法的基本框架
    改进及增强:选择、交叉
第五部分:    产品最优定价及定价策略分析
1、    产品最优定价是一个优化问题
2、    常见的定价方法
3、    产品定价的理论依据
    需求曲线与利润最大化
    如何求解最优定价
案例:产品最优定价求解
4、    如何评估需求曲线
    价格弹性
    曲线方程(线性、乘幂)
5、    如何做产品组合定价
6、    如何做产品捆绑/套餐定价
    最大收益定价(演进规划求解)
    避免价格反转的套餐定价
案例:电信公司的宽带、IPTV、移动电话套餐定价
7、    非线性定价原理
    要理解支付意愿曲线
    支付意愿曲线与需求曲线的异同
案例:双重收费如何定价(如会费+按次计费)
8、    阶梯定价策略
案例:电力公司如何做阶梯定价
9、    数量折扣定价策略
案例:如何通过折扣来实现薄利多销
10、    定价策略的评估与选择
案例:零售公司如何选择最优定价策略
11、    航空公司的收益管理
    收益管理介绍
    如何确定机票预订限制
    如何确定机票超售数量
    如何评估模型的收益
案例:FBN航空公司如何实现收益管理(预订/超售)
第六部分:    客户需求与产品设计建模
1、    联合分析法
2、    离散选择模型
    如何评估客户购买产品的概率
    如何指导产品开发?如何确定产品的重要特性
    竞争下的产品动态调价
    如何评估产品的价格弹性
案例:产品开发与设计分析
案例:品牌价值与价格敏感度分析
案例:纳什均衡价格
3、    品牌价值评估
4、    新产品市场占有率评估

第七部分:    精准推荐模型
1、    从搜索引擎到推荐引擎
2、    个性化推荐系统的应用场景
3、    推荐系统的评测
    用户满意度
    预测准确度
    覆盖率…
4、    常用产品推荐模型及算法
    分类预测
    关联分析
    协同过滤
    …
5、    个性化精准营销的推荐策略


结束:课程总结与问题答疑。

大数据处理培训


转载:http://www.nlypx.com/gkk_detail/27804.html

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    本课程名称:大数据建模与模型优化实战-深圳培训师

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