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Python數據挖掘，年前最后一波，歡迎參加！
2022-01-20
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【課程介紹】

職業規劃公司Gooroo通過仔細查看了美國、英國和澳大利亞的超過50萬份的IT職位空缺，做了一個編程語言工資和供需的研究報告，其中Python工程師的平均年薪和排名第一的JAVA相同，高達10000美元。另外16年7月份的編程語言排行榜也顯示C++持續下跌，Python超越C++成為排名前三的編程語言指日可。CDA LV II-Python定位于商業數據挖掘領域，大牛王小川老師帶你從Python編程講起，穩扎穩打，到數據挖掘流程和商業案例項目實戰。本課程注重業務與算法的深入結合，在輕松的氛圍內體會算法的奇妙之處。


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【課程計劃】

第一階段：[1.07]數據挖掘與Python入門

1.數據分析前沿建模分析思路

2.建模分析軟件對比

3.Python語法基礎

4.Python的運算符與表達式

5.Python的函數與模塊

6.Python的異常處理與文件操作

7.Python科學計算

8.Python繪圖篇

9.Python連接數據庫-Mysql篇


第二階段：[1.08]數據挖掘模型與組合算法

1.數據挖掘模型介紹與模型分類

2.數據挖掘標準流程CRSIP-DM

3.數據準備、預處理與數據轉化

4.特征變量選擇：主成分和因子等

5.樣本聚類

案例1:汽車類型聚類與地域購買偏好分析

6.決策樹模型

7.模型驗證+組合算法

案例2:電信離網用戶預警模型


第三階段：[1.14]KNN與線性回歸

1.最近鄰域法（KNN）、MBR、樣條曲線

2.線性回歸與嶺回歸

3.可實現的Lasso算法

4.線性回歸做客戶價值預測

5.最近領域法與貝葉斯網絡

6.關聯規則與購物籃分析

案例3:婚戀網站被約會可能性預測

案例4:零售業客戶價值預測模型


第四階段：[1.15]邏輯回歸與SVM

1.邏輯回歸；廣義線性模型

2.支持向量機

案例5：新聞內容分類

案例6：銀行貸款問題

案例7：金融數據分析建模


第五階段：[1.21]文本分析與社會網絡分析

1.文本分析流程概述

2.常用字符串函數與正則表達式

3.分詞與詞頻統計

4.社會網絡分析

案例8:電信客戶交友圈與流失預警

案例9:電信再入網客戶身份指紋識別

案例10：新聞內容分類

案例11：構造新聞熱點詞指數


第六階段：[1.22]綜合案例分析

1.電信離網用戶預測案例

2.銀行信用風險建模分析

3.系統聚類：基于網站定位數據的商圈分析

4.情感分析：基于電商產品數據的情感分析

5.金融數據分析：基于因子庫的數據建立

6.Python爬蟲簡介


【課程講師】

王小川


CDA數據分析師研究院講師/同濟大學管理學博士MATLAB技術論壇管理團隊核心成員，證券從業人員?，F就職于國內某大型券商研究所，從事量化投資相關工作，并承擔了部分高校統計課程教學任務。長期研究機器學習在統計學中的應用，精通MATLAB、Python、SAS、SPSS等統計軟件，熱衷數據分析和數據挖掘工作，有著扎實的理論基礎和豐富的實戰經驗。著有《MATLAB神經網絡30個案例分析》一書。

常國珍


CDA數據分析師講師/北京大學商學博士曾就職于亞信科技商業運營咨詢部（BOC）、方正國際金融事業部、德勤管理咨詢信息技術系統咨詢部，多家金融信息部門和金融高科技公司數據分析顧問。主要從事征信數據集市與信用風險建模、客戶價值提升等項目。擅長將基于個體行為分析的微觀經濟學研究范式與量化模型向結合的客戶終身價值建模。


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