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商业数据分析与算法应用

  • 开课时间: 2020年3月21日 周六 2020年3月22日 周日 查看最新上课时间
  • 开课城市: 上海
  • 培训时长:2天
  •  
  • 课程类别: 战略管理
  • 主讲老师:Eddie hou(查看该老师更多课程)
  • 课程编号: 55862
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商业数据分析与算法应用其它上课时间:

培训对象:

对此感兴趣的对象

培训内容:

课程背景:

数据和算法在支持企业精细化运营、生产制造、营销、用户体验、供应链、物流等场景得到广泛的应用。

本课程将为学员梳理数据算法在不同领域的实际案例,帮助学员掌握常用的数据模型原理和应用方法。

对高价值用户筛选、反作弊、供需预估和物流配送、成本优化等方向的案例进行现场解析。

对于计划转行数据算法方向的学员,提供理论和实践的综合课程。

培训收益:

l 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。

l 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。

l 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。

l 学习如何构造营销用户、流失用户、高价值用户的筛选模型。

l 学习如何利用规则和模型构建 反作弊、异常值监控系?#22330;?/p>

l 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。

l 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?#20309;?#30417;督反欺诈方案应用

业务思考:如何构建一个反欺诈系?#24120;?/p>

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?#23545;?#27979;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?#23395;?#20248;化:考虑如何减少物?#20064;?#36816;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?#21495;?#36865;问题综合建模与分析。

讲师介绍:

Eddie hou

工作经历

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?#20309;?#38376;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。


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