《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》

  培訓(xùn)講師：劉靜芳

講師背景：
劉靜芳老師?東北財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)碩士研究生?中國注冊會計師證書(CPA)?英國特許公認(rèn)會計師（ACCA）?美國注冊管理會計師(CMA)（銅獎，全球第三名）職業(yè)背景：?劉老師目前任職某特大型央企，金融業(yè)務(wù)相關(guān)部門負(fù)責(zé)人，帶領(lǐng)團隊研發(fā)綜合金融服務(wù) 詳細(xì)>>

劉靜芳
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《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》

《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
【課程背景】
近些年，由于以社交網(wǎng)站、基于位置的服務(wù)LBS 等為代表的新型信息產(chǎn)生方式的涌現(xiàn)，以及云計算、移動和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，無處不在的移動、無線傳感器等設(shè)備無時不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)以億計用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)時時刻刻都在產(chǎn)生著數(shù)據(jù)交互，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。在大數(shù)據(jù)時代,互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、社交平臺等的覆蓋范圍正在不斷的擴大,大量的增加了各種各樣的數(shù)據(jù)信息,盡管其中包含的有價值的信息比較多,但要想將此類信息價值充分發(fā)揮出來,需在海量數(shù)據(jù)信息中心挖掘出有用的數(shù)據(jù),如何分析、管理、利用大數(shù)據(jù)，在大量的數(shù)據(jù)中找到有意義的模式和規(guī)則，這些工作仍將面臨很大的挑戰(zhàn)。
【課程收益】
了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展階段和帶來的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新，掌握公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要流程；了解大數(shù)據(jù)挖掘的主要方法。
【課程特色】
內(nèi)容全面、重點清晰
【課程對象】
國央企、大型上市公司財務(wù)部門、財務(wù)共享中心、互聯(lián)網(wǎng)金融等部門中高級管理人員；
金融科技行業(yè)從業(yè)人員；
高新科技行業(yè)從業(yè)人員；
【課程時間】
1天

【課程大綱】
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展階段和帶來的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的流程
人工智能與大數(shù)據(jù)什么是大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)原理，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理
人工智能的概念、人工智能技術(shù)（自然語言處理、統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)、知識圖譜技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)）
介紹數(shù)據(jù)挖掘主要步驟，包括：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)整理、假設(shè)與建模、模型訓(xùn)練與調(diào)整、評估與解釋、操作或?qū)嵤?yōu)化。
大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學(xué)的區(qū)別數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計與數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計：數(shù)據(jù)分布特征；介紹幾個統(tǒng)計指標(biāo)：偏度、峰度等
數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計的意義
數(shù)據(jù)可視化工具：類別比較型圖表、數(shù)據(jù)關(guān)系型圖表、數(shù)據(jù)分布型圖表、時間序列型圖表、局部整體型圖表數(shù)據(jù)預(yù)處理預(yù)處理的步驟：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗等
數(shù)據(jù)異常值的判斷和處理方式數(shù)據(jù)集統(tǒng)計檢驗假設(shè)檢驗
信度檢驗
正態(tài)檢驗
其他統(tǒng)計檢驗方法：T檢驗、F檢驗、卡方檢驗
數(shù)據(jù)相關(guān)性與方差分析相關(guān)性分析的概念、適用領(lǐng)域、分析方法
相關(guān)性分析工具：散點圖、相關(guān)系數(shù)
方差分析：單因素方差分析、雙因素方差分析、協(xié)方差分析
主成分分析與聚類分析主成分分析概念及原理、優(yōu)勢
聚類分析基本概念、聚類分析方法（系統(tǒng)聚類法、K-均值法、模糊聚類法、有序樣品的聚類）時間序列數(shù)據(jù)分析時間序列數(shù)據(jù)分析法概念、特點、可能存在的問題
主要模型：算數(shù)平均法、加權(quán)移動平均法、指數(shù)平滑法、長期趨勢法
時間序列數(shù)據(jù)模型應(yīng)用：季節(jié)變動預(yù)測法、自回歸模型、移動平均模型、自回歸移動平均模型?；貧w分析與數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)線性回歸概念與應(yīng)用，一元線性回歸和多元線性回歸、最小二乘法
多項式回歸概念與應(yīng)用
回歸決策樹
隨機森林決策模型
深度學(xué)習(xí)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

 

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