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中國企業培訓講師
大數據建模與模型優化實戰
 
講師(shi):傅(fu)一航 瀏覽次數:2558

課程(cheng)描述INTRODUCTION

大數據建模與模型優化實戰培訓

· 中層領導

培訓講師:傅一航    課程價格:¥元/人(ren)    培訓天數:2天   

日程(cheng)安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

大數據建模與模型優化實戰培訓

【課程目標】本課程核心內容為大數據建模、模型優化、業務專題分析。
【學員要求】
1、每個學員自備一臺便攜機(必須)。
2、便攜機中事先安裝好Excel2013版本及以上。
3、便攜機中事先安裝好IBMSPSSStatisticsv19版本及以上。
4、便攜機中事先安裝好IBMSPSSModelerv14版本及以上。
注:講師可以提(ti)供試用版(ban)本軟件及分析數據源。

【授課方式】
數據分析基礎+方法講解+實際業務問題分析+工具實踐操作
采用互動式教學,圍繞業務問題,展(zhan)開數(shu)據分析過(guo)(guo)程,全過(guo)(guo)程演練操作,讓學員在分析、分享、講授、總結、自我實踐過(guo)(guo)程中獲(huo)得能(neng)力提升。

【課程大綱】
第一部分:數據建模篇

1、預測建模六步法
2、第一步:屬性篩選(降維)
需要選擇哪些屬性?如何派生新屬性?
常用方法:顯著性檢驗、主成分分析…
從業務邏輯和數據邏輯來考慮
3、第二步:選擇模型
常用模型分類
各模型適用場景
基于業務場景選擇合適的模型
4、第三步:訓練模型
利用數據對模型進行計算
模型參數優化和調整
算法:最優求解、距離、概率、信息增益…
5、第四步:評估模型
評價常用指標:R^2,AUC,KS,誤差率,錯誤率…
評估方法:留出法、N拆交叉驗證、過擬合
6、第五步:優化模型
模型優化方向:模型和數據
優化模型:調整模型、優化公式、優化算法
優化數據:新增屬性、重新構造屬性
7、第六步:應用模型
模型解讀:模型含義、輸出結果
部署模型:開發模型、模型周期維護
8、數據預測模型優化
顯著性檢驗、線性檢驗、非線性檢驗、相互作用檢驗、共線性檢驗、誤差項檢驗、過擬合檢驗
9、分類預測模型優化
Bagging算法
Boosting算(suan)法

第二部分:時間序列分析篇
1、如何對趨勢和季節性建模
2、時間序列及常用模型算法
3、使用移動平均來消除季節性因素
一次移動平均原理及其缺點
二次移動平均原理及其公式
加權移動平均原理及其公式
案例:平板電腦銷量分析
4、指數平滑
一次指數平滑原理及其公式
二次指數平滑原理及其公式
三次指數平滑原理及其公式
案例:煤炭產量分析
5、Holt-Winters分析
霍爾特-溫特斯原理
HW無季節模型及公式
HW加法模型
HW乘法模型
6、季節性和趨勢預測模型
相加模型
相乘模型
7、評估模型質量的指標
判定系數R^2
標準誤差SER
8、評估預測值準確程度的指標
平均偏差MAD
均方差MSE或均方差平方根RMSE
平均誤差率(lv)MAPE

第三部分:降維技術
1、變量太多存在的問題
2、數據稀疏的問題
3、變量降維技術的類型
利用業務知識選擇屬性
利用數據本身特征來選擇屬性
利用自變量和因變量的相關性來選擇屬性
將不顯著因素合并為顯著因子(PCA)
4、利用決策樹來選擇變量
5、使用神經網絡來選擇變量
6、利用變量(liang)聚類

第四部分:優化問題建模
1、優化問題的三個特點
可調整的參數
產生單一目標值的目標函數
參數的約束條件
2、解決優化問題的常用算法
線性規劃
遺傳算法
3、線性規劃應用建模
4、遺傳算法
遺傳算法的基本框架
改進及增(zeng)強:選擇、交叉

第五部分:產品最優定價及定價策略分析
1、產品最優定價是一個優化問題
2、常見的定價方法
3、產品定價的理論依據
需求曲線與利潤*化
如何求解最優定價
案例:產品最優定價求解
4、如何評估需求曲線
價格彈性
曲線方程(線性、乘冪)
5、如何做產品組合定價
6、如何做產品捆綁/套餐定價
*收益定價(演進規劃求解)
避免價格反轉的套餐定價
案例:電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價
7、非線性定價原理
要理解支付意愿曲線
支付意愿曲線與需求曲線的異同
案例:雙重收費如何定價(如會費+按次計費)
8、階梯定價策略
案例:電力公司如何做階梯定價
9、數量折扣定價策略
案例:如何通過折扣來實現薄利多銷
10、定價策略的評估與選擇
案例:零售公司如何選擇最優定價策略
11、航空公司的收益管理
收益管理介紹
如何確定機票預訂限制
如何確定機票超售數量
如何評估模型的收益
案例:FBN航(hang)空(kong)公司如何實現(xian)收益管(guan)理(預訂(ding)/超售)

第六部分:客戶需求與產品設計建模
1、聯合分析法
2、離散選擇模型
如何評估客戶購買產品的概率
如何指導產品開發?如何確定產品的重要特性
競爭下的產品動態調價
如何評估產品的價格彈性
案例:產品開發與設計分析
案例:品牌價值與價格敏感度分析
案例:納什均衡價格
3、品牌價值評估
4、新(xin)產品市場占(zhan)有率評(ping)估

第七部分:精準推薦模型
1、從搜索引擎到推薦引擎
2、個性化推薦系統的應用場景
3、推薦系統的評測
用戶滿意度
預測準確度
覆蓋率…
4、常用產品推薦模型及算法
分類預測
關聯分析
協同過濾
5、個性化精準營銷的推薦策略
結(jie)束:課程總(zong)結(jie)與問題(ti)答(da)疑。

大數據建模與模型優化實戰培訓


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