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全國統計分析與數據挖掘高級研修班邀請函

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  • 開課時間:2008年01月13日 09:00 已結束
  • 結束時間:2008年01月13日 17:00
  • 開課地點:北京市
  • 授課講師: 待定
  • 課程編號:25225
  • 課程分類:職業素養
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培訓受眾:

各企事業單位相關部門專業從事競爭對手情報分析、數據挖掘、統計分析、信息咨詢、市場研究、信息檢索,信息分析,經濟分析、宏觀經濟預測等的工作人員以及企業中高層管理人員,CEO/CIO,信息中心/計算中心主任,教育行業計算機、統計分析數據挖掘教學領域的帶頭人,單位數據化的規劃人員。

課程收益:

目前統計分析與數據挖掘廣泛應用于商業銀行、保險、電信、石油化工、生物制藥、汽車、鋼鐵、零售、航空物流等行業,但是我國的統計分析與數據挖掘專業人才嚴重匱乏,國內也缺乏這類人才的教育和培訓機構。
為貫徹落實中共中央辦公廳、國務院辦公廳《關于進一步加強高技能人才工作的意見》(中辦發〔2006〕15號)精神和根據信息產業部《關于信息產業科技發展“十一五”規劃和2020中長期規劃綱要》推進專業技術人才繼續教育工作,由信息產業部通信行業職業技能鑒定指導中心負責組織我國統計分析與數據信息分析領域的權威專家,于近期在全國范圍內大力開展“統計分析與數據挖掘認證培訓”。

課程大綱:

一、課程內容
(一)非統計專業統計理論精解
1、數據的描述和匯總
數據的”位置”、”尺度”及標準得分
度量中心趨勢、離散程度、偏斜程度的指標
2、數據特征、分布及檢驗
4種常見離散變量分布、4種連續變量分布
用小概率事件進行判斷、假設檢驗過程和邏輯
3、統計模型及方法
違背經典假設的計量模型:異方差、自相關、多重共線性
聚類分析方法:如何度量距離、2種聚類方法、要注意問題
主成分分析方法:主成分的概念、主成分計算、主成分的選取
判別分析方法:距離判別、Bayes判別、Fisher判別、逐步判別
回歸分析方法:定量變量回歸、定性變量回歸、Logistic回歸
時間序列方法:時間序列組成部分、指數平滑、ARIMA模型
(二)數據挖掘
1、數據分析方法精解與數據分析思維訓練
數據分析的思維方式數據分析誤區和陷阱
數據的收集及描述數據統計推斷
數據比較分析、數據相關分析
數據分類分析、數據對應分析
描述性統計、正態性檢驗
2、數據挖掘最新理念及工具(前沿理念傳播)
BI系統內的幾種分析方法
(KPI績效分析、OLAP分析、大客戶分析)
數據挖掘應用案例講解
把握異常和不完整數據
數據挖掘算法的有效性和可測量性
數據挖掘中的幾種技巧
如何把握各種相關聯的和復雜的數據類型
數據挖掘的環境建構與案例分析
數據倉庫的結構、應用數據準備、數據理解
數據挖掘建模技術
3、數據分析應用軟件操作(實用工具講解)
預測建模技術
SPSS分析技術與模型:相關分析、聚類分析、因子分析、對應分析等
數據錄入、數據獲取
圖形、報表展示推斷性統計分析
Analyze

本課程名稱: 全國統計分析與數據挖掘高級研修班邀請函

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