数据分析 数据挖掘与分析应用（17集）

一、课程策划

二、界面介绍

三、数据挖掘原理

四、数据应用

1、数据读入

2、数据导入读取

3、数据库安装

4、读取常见的数据类型

五、数据整理与记录

1、数据记录选项

2、排序、平衡和分区

3、分区汇总

4、合并与追加

六、数据分解与处理

1、数据类型节点

2、导出、填充、分类

3、分级和

4、关联分析与数据处理

七、数据集成应用

1、数据质量清洗

2、聚类分析与细分

八、金融行业案例

讲师简介：

互联网数据分析师，擅长数据管理、数据分析、市场分析、数据挖掘、数据可视化和网络营销，参与品牌研究、广告分析、个人测试、价格研究、个人测试、普查、汽车研究、神秘客户等多个大型市场研究项目；曾在中型独立B2C电子商务公司工作，包括查询数据库数据进行分析、可视化、撰写报告等。在电子商务服务公司工作时，品牌研究、客户价值分析、客户生命周期、商品分类、流量质量评估、文本数据挖掘、数据管理(MySQL)，对数据可视化进行了深入研究。

课程列表

第一集 关于课程规划

第二集 数据分析软件界面介绍

第三集 数据挖掘的原理

第四集 数据分析前的数据准备

第五集 数据导入读取

第六集 安装数据库

第七集 读入常见的数据类型

第八集 介绍数据记录类型

第九集 分类、平衡和分区

第十集 分区汇总、合并和追加

第十一集 数据类型节点是什么？

第十二集 应用程序导出、填充和分类

第十三集 分级和RMF在数据处理中的作用

第十四集 关联分析与数据处理

第十五集 有效的数据质量清洗

第十六集 聚类分析与细分

第十七集 共享金融行业案例