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數據挖掘的課程

【課程背景】
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。大數據(bigdata)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。
大數據為企業創造了新的商機。挖掘數據價值是傳統企業轉型和互聯網企業創新的必由之路。然而，復雜的結構化和非結構化數據不能被傳統技術處理。大數據挖掘，面對電子郵件、照片、視頻、音頻、文本等海量信息，新數據可以迅速生成，不同類型的數據混合在一起。對海量數據進行準確、可靠的分析和處理，獲取高價值信息，將為企業帶來豐厚的利潤。
云計算超越了傳統的IT模型，為數據處理提供了幾乎完美的解決方案。
數據產品，承載著大數據中蘊含的邏輯，是一個大數據產業鏈價值的最終體現。對于一條完整的大數據產業鏈來說，其本質就是對數據不斷挖掘，發現其中的規律，并封裝成數據產品，最后用數據產品變現的過程。
課程(cheng)將以大(da)數(shu)(shu)據挖(wa)掘(jue)與(yu)分(fen)(fen)析為核(he)心要點，幫助學員認(ren)識大(da)數(shu)(shu)據建設(she)的基礎(chu)、了(le)解數(shu)(shu)據挖(wa)掘(jue)與(yu)分(fen)(fen)析，在企業(ye)數(shu)(shu)字化變革(ge)的重要性是什么？信息科技部門在大(da)數(shu)(shu)據平臺建設(she)過程(cheng)中，應該(gai)扮演(yan)什么角色？如何(he)利用現代(dai)化信息科技，提升數(shu)(shu)據挖(wa)掘(jue)與(yu)分(fen)(fen)析成(cheng)功(gong)的機會？使(shi)學員能(neng)夠知其然，更能(neng)知其所(suo)以然。能(neng)夠具(ju)備引領企業(ye)實現成(cheng)功(gong)的數(shu)(shu)字轉型，同時(shi)協助企業(ye)提升商(shang)業(ye)模式創(chuang)新能(neng)力，快(kuai)速占領行業(ye)制高點！

【課程收益】
了解企業實施大數據平臺的原由，影響，以及可預期的成效
6大高質量數據的標準
7大數據挖掘的步驟
5大常用數據挖掘方法
了解“數據清洗”在企業大數據應用過程中的定位與重要性
9大數據分析的實踐與方法
了解數據挖掘與(yu)分析的發展方向與(yu)趨(qu)勢(shi)，以及業(ye)界先(xian)進案(an)例(li)

【課程對象】
信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)科(ke)技運維(wei)部(bu)門主(zhu)管，信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)科(ke)技研發部(bu)門主(zhu)管，信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)科(ke)技部(bu)首(shou)席(xi)(xi)/資(zi)(zi)(zi)深系(xi)統(tong)架構師，CIO（首(shou)席(xi)(xi)信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)官）、CTO（首(shou)席(xi)(xi)技術官）、企(qi)業(ye)安(an)全(quan)架構師，信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)科(ke)技部(bu)資(zi)(zi)(zi)深軟件設計師，信(xin)(xin)(xin)(xin)息(xi)科(ke)技部(bu)資(zi)(zi)(zi)深軟件設計師

【課程大綱】
一、“大數據”的定義與內涵為何？
a)什么是“大數據”
b)“大數據”的構成元素為何？
c)“大數據”具備什么特性？
d)落實“大數據”應用的關(guan)鍵技術為何？

二、“高質量”數據的標準為何？
a)有效性
b)準確性
c)完整性
d)一致性
e)可追溯性
f)及時性

三、數據挖掘的基本步驟
a)定義問題
b)建立數據挖掘庫
c)分析數據
d)準備數據
e)建立模型
f)評價模型
g)實施挖掘

四、制定數據戰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、數據清洗的*實踐
a)全面考慮數據的用途
b)提升數據輸入的控制力度
c)限制樣本規模
d)全程抽查
e)建立預警機制

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

七、數據挖掘與分析的發展方向與趨勢為何？
a)定向算力（案例分享–特斯拉無人駕駛）
b)機器學習（案例分享–富士康精密制造）
c)系統自愈（案例分享–富士康無燈工廠）
d)預(yu)警(jing)機制（案例分享–AWS數據中心運維）

八、課程總結
a)學員心得分享
b)重點摘要
c)答客問

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