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Python實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)培訓(xùn)

【課程目標(biāo)】
Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的*語言，作為除了Java、C/C++/C#外*的語言。
本課程基于Python工具來實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目?；跇I(yè)務(wù)問題，在數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)過程指導(dǎo)下，采用Python分析工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的每一步操作，從數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化，到最終數(shù)據(jù)挖掘結(jié)束，幫助學(xué)員掌握Python用于數(shù)據(jù)挖掘，提升學(xué)員的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)及數(shù)據(jù)挖掘的能力。

通過本課程的學(xué)習(xí)，達(dá)到如下目的：
1、全面掌握Python語言以及其編程思想。
2、掌握常用擴(kuò)展庫(kù)的使用，特別是數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)庫(kù)的使用。
3、學(xué)會(huì)使用Python完成數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目整個(gè)過程。
4、掌握利用Python實(shí)現(xiàn)可視化呈現(xiàn)。
5、掌握數(shù)據(jù)挖掘常見算法在Python中的實(shí)現(xiàn)。

【授課時(shí)間】2~5天時(shí)間
（全部模塊講完需要5天時(shí)間，可以根據(jù)時(shí)間需求拆分內(nèi)容模塊）。
【授課對(duì)象】業(yè)務(wù)支持部、IT系統(tǒng)部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)部、大數(shù)據(jù)分析中心、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維部等相關(guān)技術(shù)人員。

【學(xué)員要求】
課程為實(shí)戰(zhàn)課程，要求：
1、每個(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)。
2、便攜機(jī)中事先安裝好Python 3.6版本及以上。
注：講師現(xiàn)場(chǎng)提供開源的安裝程序、擴(kuò)展庫(kù)，以及現(xiàn)場(chǎng)分析的數(shù)據(jù)源。

【授課方式】
語言基礎(chǔ) + 挖掘模型 + 案例演練 + 開發(fā)實(shí)踐 + 可視化呈現(xiàn)
采用互動(dòng)式教學(xué)，圍繞業(yè)務(wù)問題，展開數(shù)據(jù)分析過程，全過程演練操作，讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實(shí)踐過程中獲得能力提升。

【課程大綱】
第一部分：Python語言基礎(chǔ)
目的：掌握基本的Python編程思想與編程語句，熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作
1、Python簡(jiǎn)介
2、開發(fā)環(huán)境搭建
.Python的安裝
.擴(kuò)展庫(kù)的安裝
3、掌握Python的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)類型
. 字符串的使用及操作
.整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)
4、掌握基本語句：
.if、while、for、print等
.基本運(yùn)算：
.函數(shù)定義、參數(shù)傳遞、返回值

5、掌握復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型：列表/元組
.列表操作：訪問、添加、修改、刪除、排序
.列表切片、復(fù)制等
.列表相關(guān)的函數(shù)、方法
.元組的應(yīng)用
6、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型：字典
.創(chuàng)建、訪問、修改、刪除、遍歷
.字典函數(shù)和方法
7、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型：集合
8、掌握面向?qū)ο缶幊趟枷?br /> .創(chuàng)建類、繼承類
.模塊
9、函數(shù)定義、參數(shù)傳遞、返回值
10、標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)與擴(kuò)展庫(kù)的導(dǎo)入
11、異常處理:try-except塊
演練：基本的Python編程語句

第二部分：Python擴(kuò)展庫(kù)
目的：掌握數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)及基本處理方法，進(jìn)一步鞏固Python語言
1、數(shù)據(jù)挖掘常用擴(kuò)展庫(kù)介紹
.Numpy數(shù)組處理支持
.Scipy矩陣計(jì)算模塊
.Matplotlib數(shù)據(jù)可視化工具庫(kù)
.Pandas數(shù)據(jù)分析和探索工具
.StatsModels統(tǒng)計(jì)建模庫(kù)
.Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
.Keras深度學(xué)習(xí)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）庫(kù)
.Gensim文本挖掘庫(kù)
2、數(shù)據(jù)集讀取與操作：讀取、寫入
.讀寫文本文件
.讀寫CSV文件
.讀寫Excel文件
.從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)集
3、數(shù)據(jù)集的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）
.Dataframe對(duì)象及處理方法
.Series對(duì)象及處理方法
演練：用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)分析功能

第三部分：數(shù)據(jù)可視化處理
目的：掌握作圖擴(kuò)展庫(kù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
1、常用的Python作圖庫(kù)
.Matplotlib庫(kù)
.Pygal庫(kù)
2、實(shí)現(xiàn)分類匯總
演練：按性別統(tǒng)計(jì)用戶人數(shù)
演練：按產(chǎn)品+日期統(tǒng)計(jì)各產(chǎn)品銷售金額
3、各種圖形的畫法
.直方圖
.餅圖
.折線圖
.散點(diǎn)圖
4、繪圖的美化技巧
演練：用Python庫(kù)作圖來實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品銷量分析，并可視化

第四部分：數(shù)據(jù)理解和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
目的：掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本環(huán)節(jié)，以及Python的實(shí)現(xiàn)
1、數(shù)據(jù)預(yù)處理
.異常值處理：3σ準(zhǔn)則，IQR準(zhǔn)則
.缺失值插補(bǔ)：均值、拉格朗日插補(bǔ)
.數(shù)據(jù)篩選/抽樣
.數(shù)據(jù)的離散化處理
.變量變換、變量派生
2、數(shù)據(jù)的基本分析
.相關(guān)分析：原理、公式、應(yīng)用
.方差分析：原理、公式、應(yīng)用
.卡方分析：原理、公式、應(yīng)用
.主成分分析：降維
案例：用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

第五部分：分類預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)
1、常見分類預(yù)測(cè)的模型與算法
2、如何評(píng)估分類預(yù)測(cè)模型的質(zhì)量
.查準(zhǔn)率
.查全率
.ROC曲線
3、邏輯回歸分析模型
.邏輯回歸的原理
.邏輯回歸建模的步驟
.邏輯回歸結(jié)果解讀
案例：用sklearn庫(kù)實(shí)現(xiàn)銀行貸款違約預(yù)測(cè)
4、決策樹模型
.決策樹分類的原理
.決策樹的三個(gè)關(guān)鍵問題
.決策樹算法與實(shí)現(xiàn)
案例：電力竊漏用戶自動(dòng)識(shí)別

5、決策樹算法
.最優(yōu)屬性選擇算法：ID3、ID4.0、ID5.0
.連續(xù)變量分割算法
.樹剪枝：預(yù)剪枝、后剪枝
6、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ANN）
.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
.神經(jīng)元工作原理
.常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（BP、LM、RBF、FNN等）
案例：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷量
7、支持向量機(jī)（SVM）
.SVM基本原理
.維災(zāi)難與核心函數(shù)
案例：基于水質(zhì)圖像的水質(zhì)評(píng)價(jià)
8、貝葉斯分析
.條件概率
.常見貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

第六部分：數(shù)值預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)
1、常用數(shù)值預(yù)測(cè)的模型
.通用預(yù)測(cè)模型：回歸模型
.季節(jié)性預(yù)測(cè)模型：相加、相乘模型
.新產(chǎn)品預(yù)測(cè)模型：珀?duì)柷€與龔鉑茲曲線
2、回歸分析概念
3、常見回歸分析類別
4、回歸分析常見算法
.梯度上升/下降法
.普通最小二乘法OLS
.局部加權(quán)線性回歸LWLR
.嶺回歸（RR）
.套索回歸Lasso
.ElasticNet回歸

第七部分：聚類分析（客戶細(xì)分）實(shí)戰(zhàn)
1、客戶細(xì)分常用方法
2、聚類分析（Clustering）
.聚類方法原理介紹及適用場(chǎng)景
.常用聚類分析算法
.聚類算法的評(píng)價(jià)
案例：使用SKLearn實(shí)現(xiàn)K均值聚類
案例：使用TSNE實(shí)現(xiàn)聚類可視化
3、RFM模型分析
.RFM模型，更深入了解你的客戶價(jià)值
.RFM模型與市場(chǎng)策略
案例：航空公司客戶價(jià)值分析

第八部分：關(guān)聯(lián)規(guī)則分析實(shí)戰(zhàn)
1、關(guān)聯(lián)規(guī)則概述
2、常用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
.Apriori算法
.發(fā)現(xiàn)頻繁集
.生成關(guān)聯(lián)規(guī)則
.FP-Growth算法
.構(gòu)建FP樹
.提取規(guī)則
3、時(shí)間序列分析
案例：使用apriori庫(kù)實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析
案例：中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

第九部分：案例實(shí)戰(zhàn)（學(xué)員主導(dǎo)，老師現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)）
1、電商用戶行為分析及服務(wù)推薦
2、基于基站定位數(shù)據(jù)的商圈分析
結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。

Python實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)培訓(xùn)