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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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