大数据分析是在研究大量数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。
分类决策树算法
通过规则将数据分类成决策树
分类回归树算法
决策树后之后还要依据算法进行剪枝
分类决策树算法
对数据进行分类 最终数据以树形模式展现
KNN也是一种分类算法
将数据集合中每一个记录进行分类
统计分类算法
是一种利用概率统计知识进行一种分类
机器学习算法
是一种针对线性可分及不可分情况进行分析
一个经典的数据挖掘算法
找出经常出现的组合最终推算出关联规则
网页排序算法
对每个页面附上权值 并根据权值排序
链接分析算法
基于查询关键词筛选出网页重要性分析算法
聚类算法
类似KNN算法,都用距离矢量度量,用欧式距离作为小分类标准
14年IT培训经验
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代入感强
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启发学员自主解决问题
操作性强
DAY 1 | |
上午数据分析实践 | |
第一讲 零基础学Python | 第二讲 数据分析方法论 |
第三讲 数据处理技法 | |
下午数据分析实战 | |
第四讲 认识数据挖掘 | 第五讲 数据挖掘核心技术 |
DAY 2 | |
上午大数据算法原理及案例实现(1) | |
第六讲 特征降维算法及Python实现 | 第七讲 决策树算法及Python实现 |
第八讲 基于乳腺癌数据进行降维分析并建立分类模型 | |
下午大数据算法原理及案例实现(2) | |
第九讲 因果推理算法及Python实现 | 第十讲 深度学习算法及Python实现 |
第十一讲 Lending Club信贷违约分析案例 | |
DAY 3 | |
上午Python应用实战(一) | |
第十二讲 Python自然语言处理原理及案例 | 第十三讲 数据分析图表及Python案例 |
下午Python应用实战(二) | |
第十四讲 使用Notebook编写数据分析报告 | 第十五讲 Dash可视化开发实战 |