大数据可视化技术与应用培训

知识概要

l 大数据应用案例

ü 超市货物摆放规则与销售量的关系

ü 货物的搭配销售关系

l 大数据处理原理

ü 数据处理概念

ü 处理步骤

ü 处理方法

l 数据统计

ü 数据统计概念

ü 均值分析

ü 频率分析

ü 相关分析

ü 双样本方差检验

ü 二项分布检验

ü 快速聚类

ü 主成份分析

ü 方差分析

ü 线性回归

ü 二值逻辑回归

ü 主成份分析

ü 季节结构

l 数据挖掘

ü BP神经网络

ü BPR神经网络

ü 模糊聚类

ü 关联规则(单维、多维)

ü 贝叶斯网络

l 图形展现

ü 序列图

ü 自相关图

ü 互相关图

ü P-P图

ü Q-Q图

ü 经验图

l 数据抽取

ü 数据抽取概念

ü 数据抽取步骤

ü 数据抽取工具

l 数据处理

ü 数据处理概念

ü 数据处理方法、步骤

ü 数据处理工具

Ì 第二天:数据存储、可视化展现

l 数据存储

ü 概念

ü 方法

ü 存储模型

l 数据可视展现方式

l 数据展现工具

ü 主流工具

ü 工具对比

l 大数据使用案例

ü 物流行车线路计算与实践

ü 用户行为分析

ü 商品推荐

培训对象

想了解数据挖掘理念、数据可视化展现,实际案例的业务人员、项目建设人员。

培训收益

数据挖掘的基础理论

大数据抽取的主流工具

数据处理的方式方法

大数据存储方式。

         可视化展现。

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