傅一航老师的内训课程
【课程大纲】部分：数据集基础知识（了解你的数据集）1、 数据集概述2、 数据集的类型3、 数据集属性的类型Ø 标称Ø 序数Ø 度量4、 数据质量三要素Ø 准确性Ø 完整性Ø 一致性5、 数据预处理的内容Ø 数据清理（缺失值、离群值的处理方法）Ø 数据归约（维灾难、维归约、主成分分析）Ø 特征子集选择Ø 特征创建/属性构造Ø 数据离散化和二元化Ø 属性/变量转换6、 数据探索性分析Ø 统计汇总Ø 可视化演练：描述性分析（频数、描述、探索、分类汇总）第二部分：数据挖掘流程（基础，决定你的高度）1、 数据挖掘概述2、 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）Ø 商业理解Ø 数据准备Ø 数据理解Ø 模型
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部分、解构大数据1、大数据时代已经来临Oslash;大数据定义Oslash;大数据特征Oslash;大数据类型Oslash;大数据来源2、大数据的三维理解3、大数据的历史背景第二部分：大数据的战略和大数据思维1、国外大数据战略Oslash;美国大数据战略Oslash;欧洲大数据战略Oslash;日本大数据战略2、国外推行大数据战略的主要做法3、大数据战略——定位决定你的地位Oslash;数据即资产Oslash;。。。。。。4、大数据思维——思路决定你的出路Oslash;定量思维，一切皆可量化Oslash;相关思维，一切皆有联系Oslash;实验思维，一切皆可尝试Oslash;。。。。。。5、中
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【课程大纲】部分：数据集基础知识（了解你的数据集）1、 数据集概述2、 数据集的类型3、 数据集属性的类型Ø 标称Ø 序数Ø 度量4、 数据质量三要素Ø 准确性Ø 完整性Ø 一致性5、 数据预处理的内容Ø 数据清理（缺失值、离群值的处理方法）Ø 数据归约（维灾难、维归约、主成分分析）Ø 特征子集选择Ø 特征创建/属性构造Ø 数据离散化和二元化Ø 属性/变量转换6、 数据探索性分析Ø 统计汇总Ø 可视化演练：描述性分析（频数、描述、探索、分类汇总）第二部分：数据挖掘流程（基础，决定你的高度）1、 数据挖掘概述2、 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）Ø 商业理解Ø 数据准备Ø 数据理解Ø 模型
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【课程大纲】部分：数据挖掘基础知识（基础，决定你的高度）1、 数据挖掘工具简介Ø EXCEL规划求解（数据建模工具）Ø SAS统计分析系统Ø SPSS统计产品与服务解决方案2、 数据挖掘概述案例：宜家IKE如何数据挖掘来降低营销成本提升利润？3、 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）Ø 商业理解Ø 数据准备Ø 数据理解Ø 模型建立Ø 模型评估Ø 模型应用案例：通信客户流失分析及预警模型4、 数据建模示例案例：客户匹配度建模—找到你的准客户第二部分：数据理解与数据准备（Modeler实操）1、 数据挖掘处理的一般过程Ø 数据源à数据理解à数据准备à探索分析à数据建模à模型评估2、 数据读入Ø
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部分：Hadoop的基本框架1、大数据时代面临的问题2、当前解决大数据的技术方案3、Hadoop架构和云计算4、Hadoop简史及安装部署5、Hadoop设计理念和生态系统第二部分：HDFS分布式文件系统：海量数据存储的摇篮1、HDFS的设计目标2、HDFS的基本架构Oslash;NameNode名称节点Oslash;SecondaryNameNode第二名称节点Oslash;DataNode数据节点3、HDFS的存储模型Oslash;数据块存储Oslash;元数据存储（空间镜像与编辑日志）Oslash;多副本存储4、多副本放置策略5、多数据节点管理机制与交互过程6、文件系统操作与管理Osla
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【课程大纲】IBM SPPS Modeler是一个数据流处理工具，适用于数据探索与数据挖掘，包括数据预处理、数据探索、数据可视化、数据建模、数据模型优化。部分：数据挖掘基础知识（基础，决定你的高度）1、 数据挖掘工具简介Ø EXCEL规划求解（数据建模工具）Ø SAS统计分析系统Ø SPSS统计产品与服务解决方案2、 数据挖掘概述案例：宜家IKE如何数据挖掘来降低营销成本提升利润？3、 数据挖掘的标准流程（CRISP-DM）Ø 商业理解Ø 数据准备Ø 数据理解Ø 模型建立Ø 模型评估Ø 模型应用案例：通信客户流失分析及预警模型4、 数据建模示例案例：客户匹配度建模—找到你的准客户第二部分：数据