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課程介紹

數(shù)據(jù)和算法在支持企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷(xiāo)、用戶體驗(yàn)、供應(yīng)鏈、物流等場(chǎng)景得到廣泛的應(yīng)用。

本課程將為學(xué)員梳理數(shù)據(jù)算法在不同領(lǐng)域的實(shí)際案例，幫助學(xué)員掌握常用的數(shù)據(jù)模型原理和應(yīng)用方法。

對(duì)高價(jià)值用戶篩選、反作弊、供需預(yù)估和物流配送、成本優(yōu)化等方向的案例進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)解析。

對(duì)于計(jì)劃轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)算法方向的學(xué)員，提供理論和實(shí)踐的綜合課程。

課程收益

?幫助非數(shù)據(jù)算法專(zhuān)業(yè)的團(tuán)隊(duì)leader快速理解數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用場(chǎng)景與脈絡(luò)。

?為計(jì)劃轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)算法的同學(xué)提供實(shí)際項(xiàng)目建模經(jīng)驗(yàn)和解析。

?了解常用的數(shù)據(jù)分析模型和經(jīng)典算法原理與應(yīng)用落地的流程。

?學(xué)習(xí)如何構(gòu)造營(yíng)銷(xiāo)用戶、流失用戶、高價(jià)值用戶的篩選模型。

?學(xué)習(xí)如何利用規(guī)則和模型構(gòu)建 反作弊、異常值監(jiān)控系統(tǒng)。

?了解如何構(gòu)建需求預(yù)估模型。針對(duì)周、天、小時(shí)等粒度的未來(lái)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。

?了解如何利用運(yùn)籌優(yōu)化算法支持相關(guān)項(xiàng)目落地。優(yōu)化項(xiàng)目的建模思想與實(shí)際案例。

課程大綱

第一部分、數(shù)據(jù)分析探索與應(yīng)用流程1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)挖掘Road Maps

R、python簡(jiǎn)單介紹

2.數(shù)據(jù)探索

數(shù)據(jù)預(yù)處理

構(gòu)建新的變量

異常值處理

數(shù)據(jù)可視化

3.數(shù)據(jù)分析應(yīng)用流程

第二部分、經(jīng)典預(yù)測(cè)和分類(lèi)方法1.回歸分析

相關(guān)性

線性回歸與擬合

最小二乘法的幾何解釋

線性回歸中的變量選擇

回歸算法的評(píng)估與選擇

2.KNN 分類(lèi)器

確定相鄰的樣本數(shù)據(jù)

分類(lèi)規(guī)則

參數(shù)K的選擇

算法優(yōu)缺點(diǎn)

案例分析：如何選擇相似用戶？

3.邏輯回歸

邏輯回歸模型

分類(lèi)算法的評(píng)估

案例分析：用戶借貸能力判定

4.決策樹(shù)

迭代分割

純度的計(jì)算

決策樹(shù)的使用效果

如何避免過(guò)擬合

剪枝與終止條件

案例分析：如何利用決策樹(shù)的提取出業(yè)務(wù)規(guī)則？

5.（補(bǔ)充）樹(shù)模型應(yīng)用——隨機(jī)森林

案例分析：如何幫助業(yè)務(wù)方篩選出重要的業(yè)務(wù)變量？

第三部分、經(jīng)典聚類(lèi)算法1.聚類(lèi)問(wèn)題介紹

2.兩條數(shù)據(jù)之間的距離

歐式距離

數(shù)值型數(shù)據(jù)處理與距離函數(shù)

類(lèi)別型數(shù)據(jù)的距離計(jì)算

混合類(lèi)型數(shù)據(jù)的距離計(jì)算

兩個(gè)類(lèi)別之間的距離

最大距離、最小聚類(lèi)、中心距離

3.K-means

如何選擇參數(shù)K

4.層次聚類(lèi)

案例分析：如何選擇相似用戶？

第四部分、異常檢測(cè)與反欺詐1.異常值檢測(cè)

異常團(tuán)體識(shí)別

案例分析：無(wú)監(jiān)督反欺詐方案應(yīng)用

業(yè)務(wù)思考：如何構(gòu)建一個(gè)反欺詐系統(tǒng)？

第五部分、時(shí)間序列預(yù)測(cè)1.時(shí)間序列回歸模型

預(yù)測(cè)變量篩選

回歸預(yù)測(cè)

非線性回歸

相關(guān)、因果和預(yù)測(cè)

2.時(shí)間序列分解

時(shí)間序列成分

移動(dòng)平均

經(jīng)典時(shí)間序列分解

STL分解法

趨勢(shì)性、季節(jié)性判定

業(yè)務(wù)思考：如何對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行聚類(lèi)？

分解法預(yù)測(cè)

時(shí)間序列類(lèi)異常值檢測(cè)

業(yè)務(wù)思考：如何評(píng)估促銷(xiāo)活動(dòng)效果？

3.ARIMA模型

平穩(wěn)性和差分

延遲算子

自回歸與移動(dòng)平均

非季節(jié)性arima

參數(shù)估計(jì)與選擇

季節(jié)性arima

4.高級(jí)預(yù)測(cè)方法

復(fù)雜的季節(jié)性

向量自回歸

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.實(shí)際預(yù)測(cè)問(wèn)題

周數(shù)據(jù)、天粒度數(shù)據(jù)以及小時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)組合

長(zhǎng)序列與短序列預(yù)測(cè)

訓(xùn)練集與測(cè)試集

缺失值與異常值

案例分享：共享單車(chē)Daily天粒度需求預(yù)測(cè)

第六部分、決策優(yōu)化1.開(kāi)源決策優(yōu)化工具介紹 google or-tools

運(yùn)籌優(yōu)化方法介紹

優(yōu)化算法應(yīng)用流程

2.案例分享(可選)

電商促銷(xiāo)優(yōu)惠券發(fā)放優(yōu)化：給定用戶補(bǔ)貼的預(yù)算，如何選擇合適的補(bǔ)貼用戶。

工廠布局優(yōu)化:考慮如何減少物料搬運(yùn)成本(運(yùn)量和距離)。

倉(cāng)庫(kù)選址問(wèn)題：如何選擇服務(wù)點(diǎn)，滿足服務(wù)能力和降低運(yùn)輸成本。

物流配送、車(chē)輛路徑調(diào)度：配送問(wèn)題綜合建模與分析。

Eddie老師

同濟(jì)工業(yè)工程背景，數(shù)據(jù)算法專(zhuān)家，

具有需求預(yù)測(cè)、收益管理、反作弊、物流配送路徑優(yōu)化系統(tǒng)等豐富的數(shù)據(jù)算法實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

在外資企業(yè)中享有很高的知名度。 接受咨詢或培訓(xùn)的單位包括上海大眾汽車(chē)、長(zhǎng)春西門(mén)子汽車(chē)電子、聯(lián)合汽車(chē)電子、三維制藥等等有限公司以及其他來(lái)自全國(guó)各地的合資企業(yè)。

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在線報(bào)名：商業(yè)數(shù)據(jù)分析與算法應(yīng)用(上海)

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