 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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大數據時代的數據挖掘概述
第一章、數據挖掘概論
1.1 大數據時代的數據挖掘概述
1.2 數據挖掘的概念和應用
1.3 數據挖掘的流程
第二章、數據挖掘算法
2.1 利用簡單貝葉斯建立零售業營銷分類預測模型
2.2 利用線性回歸建立汽車業汽車油耗預測模型
2.3 利用決策樹建立銀行業風險分類預測模型及年收入預測
2.4 利用類神經網絡建立醫療業心臟病分類預測模型
2.5 利用羅吉斯回歸建立醫療業糖尿病分類預測模型
2.6 利用時間序列建立零售業銷售預測模型
2.7 利用聚類分析建立銀行業客戶聚類模型
2.8 利用關聯規則建立零售業交叉銷售模型
2.9 利用時序群集建立零售業提升銷售模型
第三章、模型應用與開發
3.1 模型評估
3.2 整合服務（SSIS）
3.3 DMX預測查詢
3.4 DMX結構語言
3.5 數據挖掘應用開發
第四章、Office數據挖掘加載宏
4.1 Excel數據表分析工具
4.2 Excel數據挖掘客戶端
4.3 數據挖掘的未來展望
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