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商业数据分析与算法应用

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商业数据分析与算法应用开课时间与地点

上海 2020-10-24至2020-10-25 4200元 讲师团 详情了解
上海 2020-12-26至2020-12-27 4200元 讲师团 详情了解

商业数据分析与算法应用课程简介

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:

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

 商业数据分析

数据挖掘Road Maps

Rpython简单介绍

 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

 数据分析应用流程

第二部分经典预测和分类方法

 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

 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

 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

 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?

 (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

 聚类问题介绍

 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

 K-means

如何选择参数K

 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

 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

 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

 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?

 ARIMA模型

平稳性和差分

延迟算子

自回归移动平均

非季节性arima

参数估计与选择

季节性arima

 高级预测方法

复杂的季节性

向量自回归

神经网络

 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

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

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。

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