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數(shù)據(jù)挖掘的課程

【課程背景】
大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。大數(shù)據(jù)(bigdata)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用，具有數(shù)據(jù)量大、查詢分析復(fù)雜等特點。
大數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造了新的商機。挖掘數(shù)據(jù)價值是傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)創(chuàng)新的必由之路。然而，復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不能被傳統(tǒng)技術(shù)處理。大數(shù)據(jù)挖掘，面對電子郵件、照片、視頻、音頻、文本等海量信息，新數(shù)據(jù)可以迅速生成，不同類型的數(shù)據(jù)混合在一起。對海量數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確、可靠的分析和處理，獲取高價值信息，將為企業(yè)帶來豐厚的利潤。
云計算超越了傳統(tǒng)的IT模型，為數(shù)據(jù)處理提供了幾乎完美的解決方案。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品，承載著大數(shù)據(jù)中蘊含的邏輯，是一個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈價值的最終體現(xiàn)。對于一條完整的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈來說，其本質(zhì)就是對數(shù)據(jù)不斷挖掘，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，并封裝成數(shù)據(jù)產(chǎn)品，最后用數(shù)據(jù)產(chǎn)品變現(xiàn)的過程。
課程將以大數(shù)據(jù)挖掘與分析為核心要點，幫助學(xué)員認(rèn)識大數(shù)據(jù)建設(shè)的基礎(chǔ)、了解數(shù)據(jù)挖掘與分析，在企業(yè)數(shù)字化變革的重要性是什么？信息科技部門在大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)過程中，應(yīng)該扮演什么角色？如何利用現(xiàn)代化信息科技，提升數(shù)據(jù)挖掘與分析成功的機會？使學(xué)員能夠知其然，更能知其所以然。能夠具備引領(lǐng)企業(yè)實現(xiàn)成功的數(shù)字轉(zhuǎn)型，同時協(xié)助企業(yè)提升商業(yè)模式創(chuàng)新能力，快速占領(lǐng)行業(yè)制高點！

【課程收益】
了解企業(yè)實施大數(shù)據(jù)平臺的原由，影響，以及可預(yù)期的成效
6大高質(zhì)量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)
7大數(shù)據(jù)挖掘的步驟
5大常用數(shù)據(jù)挖掘方法
了解“數(shù)據(jù)清洗”在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中的定位與重要性
9大數(shù)據(jù)分析的實踐與方法
了解數(shù)據(jù)挖掘與分析的發(fā)展方向與趨勢，以及業(yè)界先進案例

【課程對象】
信息科技運維部門主管，信息科技研發(fā)部門主管，信息科技部首席/資深系統(tǒng)架構(gòu)師，CIO（首席信息官）、CTO（首席技術(shù)官）、企業(yè)安全架構(gòu)師，信息科技部資深軟件設(shè)計師，信息科技部資深軟件設(shè)計師

【課程大綱】
一、“大數(shù)據(jù)”的定義與內(nèi)涵為何？
a)什么是“大數(shù)據(jù)”
b)“大數(shù)據(jù)”的構(gòu)成元素為何？
c)“大數(shù)據(jù)”具備什么特性？
d)落實“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)為何？

二、“高質(zhì)量”數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)為何？
a)有效性
b)準(zhǔn)確性
c)完整性
d)一致性
e)可追溯性
f)及時性

三、數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟
a)定義問題
b)建立數(shù)據(jù)挖掘庫
c)分析數(shù)據(jù)
d)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
e)建立模型
f)評價模型
g)實施挖掘

四、制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的常用方法與模型
a)波士頓矩陣
b)MECE
c)SWOT
d)STAR
e)RFM
f)PDCA
g)SCP

五、數(shù)據(jù)清洗的*實踐
a)全面考慮數(shù)據(jù)的用途
b)提升數(shù)據(jù)輸入的控制力度
c)限制樣本規(guī)模
d)全程抽查
e)建立預(yù)警機制

六、數(shù)據(jù)分析的實踐與方法
a)邏輯樹分析
b)PEST行業(yè)分析
c)多維度拆解分析
d)對比分析
e)歸因分析（假設(shè)檢驗）
f)AARRR分析
g)RFM分析
h)*分析
i)周期性分析

七、數(shù)據(jù)挖掘與分析的發(fā)展方向與趨勢為何？
a)定向算力（案例分享–特斯拉無人駕駛）
b)機器學(xué)習(xí)（案例分享–富士康精密制造）
c)系統(tǒng)自愈（案例分享–富士康無燈工廠）
d)預(yù)警機制（案例分享–AWS數(shù)據(jù)中心運維）

八、課程總結(jié)
a)學(xué)員心得分享
b)重點摘要
c)答客問

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