Hadoop大數據解決方案平臺技術培訓【課程目標】Hadoop作為開源的云計算平臺，為大數據處理提供了一整套解決方案，應用非常廣泛。Hadoop作為一個平臺框架，包括了如何存儲海量數據，如何處理海量數據，以及相應的數據庫、數據倉庫、數據流處理、數據分析和挖掘算法庫，等等。本課程主要介紹Hadoop的思想、原理，以及重要技術等相關知識。通過本課程的學習，達到如下目的：全面了解大數據處理技術的相關知識。學習Hadoop的核心技術以及應用。深入掌握Hadoop的相關工具在大數據中的使用。掌握Hadoop的常用模塊的工作原理及開發(fā)應用技術。掌握傳統(tǒng)數據中心向大數據中心轉換的關鍵技術。掌握海量數據處理的

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【課程大綱】部分：認識數據分析問題：數據分析是神馬數據分析基本過程？1、 數據分析面臨的常見問題? 不知道分析什么（分析目的不明確）? 不知道怎樣分析（缺少分析方法）? 不知道收集什么樣的數據（業(yè)務理解不足）? 不知道下一步怎么做（不了解分析過程）? 看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）? 擔心分析不夠全面（分析思路不系統(tǒng)）2、 認識數據分析? 什么是數據分析? 數據分析的三大作用? 數據分析的三大類別案例：喜歡賺“差價”的營業(yè)員（用數據管理來識別）3、 數據分析需要什么樣的能力? 懂業(yè)務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現4、 大數據應用的四層結構? 數據基礎層、數據模型層、業(yè)務模型層、業(yè)務應

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【課程大綱】：部分：認識數據分析問題：數據分析是神馬數據分析基本過程？1、 認識數據分析? 什么是數據分析? 數據分析的三大作用? 數據分析的三大類別案例：喜歡賺“差價”的營業(yè)員2、 數據分析需要什么樣的能力? 懂業(yè)務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現3、 大數據應用的四層結構? 數據基礎層、數據模型層、業(yè)務模型層、業(yè)務應用層4、 數據分析與挖掘在企業(yè)中的應用5、 數據分析六步曲? 步驟1：明確目的理清思路? 步驟2：數據收集—理清思路? 步驟3：數據預處理—尋找答案? 步驟4：數據分析尋找答案? 步驟5：數據展示觀點表達? 步驟6：報表撰寫觀點表達案例：終端精準營銷項目過程討論第二部分：數據分

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【課程大綱】部分：認識數據分析問題：數據分析是神馬數據分析基本過程？1、 數據分析面臨的常見問題? 不知道分析什么（分析目的不明確）? 不知道怎樣分析（缺少分析方法）? 不知道收集什么樣的數據（業(yè)務理解不足）? 分析完了然后呢（不了解分析過程）? 看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）? 擔心分析不夠全面（分析思路不系統(tǒng)）2、 認識數據分析? 什么是數據分析? 數據分析的三大作用? 數據分析的三大層次3、 數據分析需要什么樣的能力? 懂業(yè)務、懂分析、懂工具、懂呈現4、 大數據應用的四層結構? 數據基礎層、數據模型層、業(yè)務模型層、業(yè)務應用層5、 數據分析與挖掘在企業(yè)中的應用第二部分：數據分析基本

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【課程大綱】部分：認識數據分析問題：數據分析是神馬數據分析基本過程？1、 數據分析面臨的常見問題? 不知道分析什么（分析目的不明確）? 不知道怎樣分析（缺少分析方法）? 不知道收集什么樣的數據（業(yè)務理解不足）? 不知道下一步怎么做（不了解分析過程）? 看不懂數據表達的意思（數據解讀能力差）? 擔心分析不夠全面（分析思路不系統(tǒng)）2、 認識數據分析? 什么是數據分析? 數據分析的三大作用? 數據分析的三大層次3、 數據分析需要什么樣的能力? 懂業(yè)務、懂分析、懂工具、懂呈現4、 大數據應用的四層結構? 數據基礎層、數據模型層、業(yè)務模型層、業(yè)務應用層5、 數據分析與挖掘在企業(yè)中的應用第二部分：數據分析

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【課程大綱】部分：科學排班1、 排班的重要性2、 排班的目的? 企業(yè)滿意，提升服務效率? 客戶滿意，服務水平達到要求? 員工滿意，在績效與壓力間找到平衡3、 影響科學排班的因素分析? 話務量、工作效率、現有坐席等4、 科學排班的過程第二部分：話務量預測1、 話務預測的作用2、 話務預測的基本思路3、 話務量預測基本過程? 收集數據? 尋找話務規(guī)律? 建立模型，預測話務? 話務預測評估? 應用話務預測4、 常用預測方法? 移動平均? 指數平滑5、 回歸分析? 回歸分析原理? 回歸分析的幾種方法6、 自定義模型? 規(guī)劃求解7、 預測質量評估? 準確性指標? 準確性評估標準第三部分：科學排班問題：數

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