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大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)建模
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大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)建模

廣東,深圳 50 ~ 60 歲
大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新; 大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo); 大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn); 大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)--市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn); 大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn); 。。。
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傅一航,華為系大數(shù)據(jù)專家。
男,計(jì)算機(jī)軟件與理論專業(yè)碩士(研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎),應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)本科。在華為工作十年,數(shù)篇國(guó)家專利,曾在英國(guó)、日本、荷蘭等國(guó)做項(xiàng)目,對(duì)歐洲、日本的電信市場(chǎng)有比較深的了解。
目前專注于大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用技術(shù),及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)解決方案,以及將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域,解決行業(yè)實(shí)際的問(wèn)題。將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)決策,幫助企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)決策能力;應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo),通過(guò)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo),解決營(yíng)銷(xiāo)中的用戶群細(xì)分,產(chǎn)品定位,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo),精準(zhǔn)促銷(xiāo)等實(shí)際問(wèn)題,提升營(yíng)銷(xiāo)效果,節(jié)省營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用,以及市場(chǎng)預(yù)測(cè)、用戶行為預(yù)測(cè)等。
傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融、航空、電商、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。傅老師的課程特色:業(yè)務(wù)問(wèn)題+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+結(jié)果應(yīng)用融為一體。即,結(jié)合清晰的業(yè)務(wù)場(chǎng)景(明確目的),分解轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)問(wèn)題(分析思路
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[傅一航]大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)(基礎(chǔ)班)
??第一部分:解構(gòu)大數(shù)據(jù) --- 大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略與大數(shù)據(jù)思維大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨大數(shù)據(jù)的三維理解大數(shù)據(jù)的4V特征大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略——定位決定你的地位大數(shù)據(jù)思維——思路決定你的出路大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值——發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的解決方案大數(shù)據(jù)分析與經(jīng)營(yíng)決策大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)第二部分、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的概述大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)對(duì)傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的特點(diǎn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)模式如何在海量數(shù)據(jù)中整合數(shù)據(jù)如何建立全渠道數(shù)據(jù)平
2015-12-10
[傅一航]大數(shù)據(jù)平臺(tái):Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案平臺(tái)技術(shù)基礎(chǔ)培訓(xùn)
第一部分:Hadoop的基本框架 1、大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的問(wèn)題 2、當(dāng)前解決大數(shù)據(jù)的技術(shù)方案 3、Hadoop架構(gòu)和云計(jì)算 4、Hadoop簡(jiǎn)史及安裝部署 5、Hadoop設(shè)計(jì)理念和生態(tài)系統(tǒng) 第二部分:HDFS分布式文件系統(tǒng):海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的搖籃 1、HDFS的設(shè)計(jì)目標(biāo) 2、HDFS的基本架構(gòu) ? NameNode名稱節(jié)點(diǎn) ? SecondaryNameNode第二名稱節(jié)點(diǎn) ? DataNode數(shù)據(jù)節(jié)
2017-03-22
[傅一航]大數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言:用SAS來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)
第一部分:SAS基礎(chǔ) 1、SAS簡(jiǎn)介和構(gòu)成 2、SAS的主要模塊和功能 3、SAS的四種運(yùn)行模式 ? 窗口環(huán)境模式 ? 非交互模式 ? 交互式運(yùn)行模式 ? 批處理模式 4、掌握SAS的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)對(duì)象 ? 邏輯庫(kù)、邏輯引擎、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)文件、視圖 5、SAS基本程序結(jié)構(gòu) ? 數(shù)據(jù)步(DATA STEP) ? 過(guò)程步(PROC STEP) 6、SAS基本語(yǔ)言介紹 7、數(shù)據(jù)集的操作 ? 從文本
2017-03-22
[傅一航]大數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言:用Python實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)
Python是一門(mén)解釋性語(yǔ)言,僅次于JAVA/C/C++/C#最受歡迎的語(yǔ)言,可應(yīng)用在大數(shù)據(jù)語(yǔ)言。易學(xué),易懂,功能強(qiáng)大。其中有著大量的擴(kuò)展庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘功能。 第一部分:Python語(yǔ)言基礎(chǔ) 目的:掌握基本的Python編程思想與編程語(yǔ)句,熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作 1、Python簡(jiǎn)介 2、開(kāi)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(lèi)型 ?
2017-03-22
[傅一航]大數(shù)據(jù)挖掘工具:SPSS Statistics入門(mén)與提高
第一部分:數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)知識(shí)(了解你的數(shù)據(jù)集) 1、數(shù)據(jù)集概述 2、數(shù)據(jù)集的類(lèi)型 3、數(shù)據(jù)集屬性的類(lèi)型 ? 標(biāo)稱 ? 序數(shù) ? 度量 4、數(shù)據(jù)質(zhì)量三要素 ? 準(zhǔn)確性 ? 完整性 ? 一致性 5、數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容 ? 數(shù)據(jù)清理(缺失值、離群值的處理方法) ? 數(shù)據(jù)歸約(維災(zāi)難、維歸約、主成分分析) ? 特征子集選擇 ? 特征創(chuàng)建/屬性構(gòu)造 ? 數(shù)據(jù)離散化和二元化 ? 屬性/變量轉(zhuǎn)換 6、數(shù)據(jù)探索性分析
2017-03-22
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