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LEVEL II數據挖掘全流程_四大專題,皆為大牛!
2022-01-20
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CDA Level Ⅱ:
建模分析師。兩年以上數據分析崗位工作經驗,或通過CDA Level Ⅰ認證半年以上。在政府、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。在Level Ⅰ的基礎之上深入掌握高級多元統計方法,并且拓展時間序列分析和主要數據挖掘的理論知識與業界運用;能夠熟練使用SPSS Modeler、SAS、R、Pyhton等至少一個專業數據挖掘軟件實現相關算法;具有按照數據挖掘標準流程進行項目需求分析、數據驗證、建模與模型評估的能力。

CDA Level Ⅱ培訓課程安排

背景介紹


CDA Level Ⅰ為基礎薄弱的學員提供了入行的機會,能夠結合業務完成基本的數據分析并作出數據報告。但企業想要在競爭激烈的市場中勝出,決策的速度和反應的效率尤為重要。根據調查顯示,75%的企業在面臨擬定策略時,常常無法獲得實時且有根據的決策信息。什么樣的數據、要通過什么樣的方法,才能快速便捷的提供對決策有價值的信息,是現代企業所面臨最迫切性的問題。因此,在CDA Level Ⅰ的基礎上,CDA Level Ⅱ(建模分析師)即為企業決策提供及時有效、易實現、可信賴的數據支持。

在建模分析師中,數據挖掘(Data Mining)技術無疑是他們最強有力的核心競爭力。數據挖掘強調與現有信息系統的整合,以提供決策者做決策時所需的情報,或轉化成經營智慧,以作為調整營運策略方針的輔助工具。以顧客關系管理(CRM)為例,數據挖掘是整個顧客關系管理的核心。其不但可以準確的定位目標市場,進行精準營銷,還可以幫助業務人員了解客戶深層需求,針對大量客戶進行客制化,也就是所謂的一對一營銷。

本課程的目的就是要針對數據挖掘整套流程,根據CDA Level Ⅱ大綱標準,以互聯網、金融、電信、電商和零售業為案例背景,開設4個不同的專題課程,分別為:SPSS MODELER數據挖掘;PYTHON數據挖掘;SAS數據挖掘;R語言數據挖掘。學員可以根據自身的需求任選一個專題,培訓中將軟件與商業案例有效的結合,講授如何在實際工作中搭建數據挖掘環境,制定分類數據挖掘的標準流程,讓學員勝任全方位的數據挖掘運用場景。

CDA LEVEL Ⅱ課程安排

項目名稱
CDA Level Ⅱ建模分析師系統培訓
時間

《CDA Level II 建模分析師-SPSS MODELER專題:

北京:4月15-17日 & 4月22-24日(6天)

上海:5月06-08日 & 5月13-15日(6天)

深圳:5月20-22日 & 5月27-29日(6天)

成都:7月29-31,8月5-7日(6天)

《CDA Level II 建模分析師-SAS專題:

北京:42-3,9-10,16-17日(6天)

上海:64-5,11-12,18-19日(6天)

CDA LEVEL 2建模分析師-PYTHON》專題:

北京:514-15,21-22,28-29日(6天)

CDA LEVEL 2建模分析師-R語言》專題:

北京:528-29,64-5,11-12日(6天)

廣州:5月28-29,6月4-5,11-12日(6天)

地點

面授班:北京,培訓教室

面授班:上海,人民廣場教室

面授班:深圳,高新科技園

遠程班:在線同步直播

價格

面授:5900元

遠程:4400元

優惠

1.     全日制學生及CDA LEVEL 老學員8折優惠(學生證證明文件)

2.     同一單位三人及以上報名9折優惠,五人及以上8折優惠

3.     CDA LEVEL 等級資格證書持有者立省1000元

4.     同時報名參加LEVEL和LEVEL Ⅱ享受8優惠

點擊查看LEVEL Ⅰ課程詳情          以上優惠不可疊加!

5.     報名任何一個專題可額外添加1500元獲得另一個專題的全套視頻

證書認證
1.     可申請報考《CDA LEVEL 等級認證證書》(薦:含金量高)

2.     可申請《數據分析師證書》,申請費用400元(培訓后即可得到)

以上雙證皆自愿申請

現場班福利
全套視頻資料,終身學習,在線答疑

咖啡茶歇,論壇幣(1000個)

學員對象:

1)各行業數據分析、數據挖掘從業者

2)金融、電信、零售、醫學等各行業業務數據分析人員

3)政府事業單位大數據及數據挖掘項目人員

4)數據挖掘崗位就業、提拔漲薪、技能優化等從業人員

5)對數據挖掘感興趣的各界人員


學員基礎要求:

1)掌握CDA LEVEL Ⅰ大綱要求,CDA LEVEL Ⅰ詳情:http://www.ruiqisteel.com/view/2488.html

2)報名贈送《SAS初級視頻》/《PYTHON初級視頻》/《R語言視頻》,提前觀看視頻做好預習工作。


課程收益

(1)了解什么是顧客關系管理;(2)了解顧客關系管理系統的架構及其組成元素;(3)了解如何利用顧客關系管理系統來進行營銷活動;(4)了解什么是數據挖掘(Data Mining);(5)掌握數據挖掘技術的功能分類;(6)掌握數據挖掘技術的績效增益;(7)了解數據挖掘技術的產業標準;(8)掌握如何利用數據挖掘技術來篩選關鍵變量(Key Attribute);(9)掌握如何利用數據挖掘技術來進行交叉銷售(Cross-Selling);(10)掌握如何利用數據挖掘技術來評估客戶的信用風險(Credit Risk); (11)了解如何利用數據挖掘技術來分析顧客行為、產生商業智慧并發展營銷策略。(12)掌握如何使用數據挖掘工具SPSS Modeler/SAS/PYTHON/R來完成上述的各項工作。(13)掌握構建信用打分卡的流程。


詳細大綱


SPSS Modeler專題(6天)

北京:2016年4月15-17,22-24日

上海:2016年5月06-08,13-15日

深圳:2016年5月20-22,27-29日

北京:2016年6月10-12,17-19日

主題

以企業場景、真實案例教學方式,利用SPSS MODELER來貫穿數據挖掘建模的整個內容,包括基礎、算法、建模、進階、模型優化、應用等。

應用范圍

《營銷活動及信用風險控制》 《企業如何處理原始數據》 《如何根據業務選取有效變量》 《如何建立交叉銷售模型》 《如何建立信用評分模型》 《如何進行模型優化》 《企業如何建立預測模型》 《客戶分群精準化營銷》

算法理論

KDD、CRISP DM—數據處理—統計檢驗—決策樹、羅吉斯回歸、包裝法—貝氏網絡—神經網絡支持向量機隨機森林—聚類分析—關聯分析—序列分析

案例操作

【營銷客戶分群】【銀行風險預測】【網站行為關聯分析】【商品關聯規則】【交叉銷售】【客戶流失預警】【天氣預測】【藥物治療】【疾病診斷】【零售購物籃組合】【銀行金融產品序列分析】

SAS專題

(6天)

北京:2016年4月2-3,9-10,16-17日

上海:2016年6月4-5,11-12,18-19日

主題

以SAS為工具,講解SAS軟件中高級編程技術,并運用SAS進行數據挖掘流程化操作。

應用范圍

《銀行、證券等金融企業》《大型零售企業》《通信行業》《醫療行業》

軟件技術

《SAS基礎編程》《SAS數據管理》《SAS編程進階》《SAS與SQL》《SAS宏語言》《程序優化》

算法理論

線性回歸--邏輯回歸--決策樹--組合算法--神經網絡--樸素貝葉斯--MBR(KNN)--聚類分析--關聯規則

案例操作

【數據驅動的風險管理】【信用卡違約預測模型案例流程】【信用評分模型】【電信客戶流失預警】

PYTHON專題

(6天)

北京:2016年5月14-15,21-22,28-29日

主題

以PYTHON為工具,講解PYTHON軟件數據挖掘編程技術,并運用PYTHON

應用范圍

《互聯網企業》《網站分析》《網絡產品與運營》《其他》

軟件技術

《PYTHON語法基礎》《PYTHON數據挖掘包》《主成分與因子分析》《聚類分析》《預測分析》《文本分析》《社會網絡分析》

算法理論

線性回歸與嶺回歸--可實現的Lasso算法--Logistic回歸--廣義線性模型--最近鄰域法(KNN)--樣條曲線--決策樹--隨機森林--支持向量機--線性判別模型--主成分分析PCA--樣本聚類--關聯規則與序貫分析

案例操作

【汽車類型聚類與地域購買偏好分析】【婚戀網站被約會可能性預測】【零售業客戶價值預測模型】【新聞內容分類】【構造新聞熱點詞指數】【電信客戶交友圈與流失預警】

R語言專題

(6天)

北京:5月28-29,6月4-5,11-12日(6天)

主題

以R為工具,講解R語言軟件數據挖掘編程技術,并運用R

應用范圍

《學術界》《客戶預測與客戶流失》《信用違約建?!贰躲y行金融業》

軟件技術

《R常用包》《R語言編程》《預測模型》《降維》《分類模型》《樣本聚類》

算法理論

樸素貝葉斯--決策樹--KNN--邏輯回歸--神經網絡--SVM--嶺回歸--Lasso算法--裝袋法--Adaboost算法--主成分分析PCA--K-means--譜聚類--密度聚類--關聯規則--序列模式

案例操作

【制作經營業務BI常用圖表】【婚戀網站是否可以成功約會預測】【客戶流失預測】【零售業客戶價值預測模型】【信用違約建模案例】【銀行客戶購物籃分析】

主要操作案例:

1.銀行客戶營銷案例:某銀行希望通過提供客戶對的營銷活動,在未來實現更多的獲利。此案例的目的是想根據以往的促銷活動,利用數據挖掘找出會對營銷活動有響應的客戶特征,并根據建模的結果產生要郵寄的促銷客戶名單。

2.信用評等案例:某銀行希望根據客戶過去的貸款數據,利用數據挖掘來預測新的貸款者,核貸后會逾期的機率,以做為銀行是否核貸的依據,或提供給客戶其他類型的貸款產品。3.電信客戶分類(不同套餐選擇)案例:某電信服務提供商通過客戶使用服務的方式,將客戶分為四類人。此案例的目的是想根據人口統計數據,利用數據挖掘找出這四類人的特征,并發掘這四類人的潛在新客戶。4.電信客戶流失案例:某電信服務提供商非常關注是否客戶會流失到競爭對手。假如服務使用的數據可以用來預測哪些客戶有可能被轉移到另一個提供商,則此提供商可提供客制化的優惠,以盡可能留住客戶。此案例的目的是想根據服務使用的數據,利用數據挖掘來預測客戶的流失。5.新車設計案例:某汽車制造商開發兩種新車(汽車及卡車)的原型。在將新車型引入至產品系列之前,該制造商想知道競爭對手已經上市的車輛中,哪些與這兩款產品的原型最為相似,以確定這兩種新車將與哪些車型展開競爭。

次要操作案例:

1.天氣(Weather)案例2.玻璃制品(Glass)案例3.電信產品跨銷售(Cross-Selling)案例4.藥物治療(Drag Diagnosis)案例5.糖尿病(Diabetes)案例6.乳癌(Breast Cancer)案例7.臨床路徑選擇(Clinical Path)案例8.電離層雷達偵測(Ionosphere)案例9.壽險推銷(Insurance Promotion)案例10.影像分類(Image)案例11.便利超商選點(Convenient Store)案例12.零售促銷預測(Retail Promotion)案例13.房價(Home Price)預測案例14.汽車油耗(MPG)預測案例15.CPU效能(CPU Performance)預測案例16.銀行客戶購買金融商品(Financial Product)之關聯分析(Association Analysis)案例17.文具(Stationery)及健康美容(Health & Beauty)用品之關聯分析(Association Analysis)案例18.銀行客戶購買金融商品(Financial Product)之序列分析(Sequential Analysis)案例

講師簡介

李御璽,教授,國立臺灣大學資訊工程博士,銘傳大學資訊工程學系教授,銘傳大學大數據研究中心主任,中華數據挖掘協會理事,云南財經大學信息學院客座教授,浙江大學城市學院客座教授,廈門大學數據挖掘中心顧問,中國人民大學數據挖掘中心顧問,IBM SPSS-China顧問,SAS-Taiwan顧問。在其相關研究領域已發表超過260篇以上的研究論文,同時也是國科會與教育部多個相關研究計劃的主持人。

服務過的客戶包括:中國工商局、中信銀行、臺新銀行、聯邦銀行、新光銀行、 新竹國際商業銀行(現已并入渣打銀行)、第一銀行、永豐銀行、遠東銀行、美商大都會人壽、嘉義基督教醫院、臺灣微軟、零售業如赫蓮娜(Helena Rubinstein)化妝品公司、特立和樂(HOLA)公司、航空公司如東方航空公司、中華航空公司、汽車行業如福特(Ford)汽車公司;政府行業如國稅局等。


徐筱剛,男,高級數據分析師,具有深厚的數理統計與應用數據分析專業背景,上海某金融機構數據分析部門高級DA,具有八年數據分析、數據挖掘的從業經驗,曾就職零售企業、咨詢公司等,獨立或帶團隊完成零售、電信、金融等多個大型數據挖掘項目。


常國珍,曾為德勤管理咨詢高級數據挖掘咨詢顧問,SAS官方培訓資深講師,2014年SAS軟件大賽判卷人,曾以數據挖掘工程師身份就職于亞信科技(中國)有限公司市場部。具有八年的數據挖掘實戰經驗,主攻分類模型,涉及客戶精準營銷、信用評估、價值提升、欺詐偵測和流失預警等數據挖掘主題,尤其熟悉銀行個人客戶精準營銷的建模工作。

資格認證:SAS全球認證“Certified Statistical Business Analyst Using SAS 9 Regression and Modeling”、“Certified Advanced Programmer for SAS 9”。


張良均, 高級信息系統項目管理師,現為廣州泰迪智能科技有限公司總經理,畢業于華中科技大學工學碩士,一直從事數據挖掘技術及其應用的策劃和研發?!?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數據挖掘:實用案例分析》、《神經網絡實用教程》主編,數據挖掘相關論文數十篇,專利近10項。廣東工業大學、華南師范大學兼職教授。主導研發基于云計算的海量數據挖掘平臺,獲得SASSPSS數據挖掘認證,具有電力、電信、銀行、水產養殖、制造企業、電子商務和電子政務的項目經驗和行業背景。


鄒博,北師大計算機博士畢業,在科學院從事機器學習數據挖掘科研工作,主持完成三維計算幾何行業建模軟件,擅長方向為機器學習、數據挖掘、自然語言處理、計算幾何。主持三維數字地質圖制圖技術及其應用、三維地質建模應用示范研究、遙感信息解譯與像元增強研究等多項部級科研項目,對大型軟件架構有深刻理解,改進了多項遙感圖像的分割、分類、增強算法并用于實際。在多家大學和教育機構擔任機器學習數據挖掘講師,實戰經驗豐富,算法推導細致透徹,廣受學員好評。


資格認證

CDA LEVEL Ⅱ資格認證證書




CDA考試安排:

1. 考試時間2016年6月26日

2. 考試內容:CDA LEVLE Ⅱ建模分析師大綱。

3. 報名費用:1500元/人。參加CDA系統培訓學員費用為1000/人。

4. 其他:CDA考試一次不過可申請補考,補考費用為原價一半。證書3年審核一次。

5. 報考鏈接:http://www.ruiqisteel.com/online_registration.html





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