大数据分析方法论

大数据分析方法论
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  • 大数据分析概述

    • 大数据的“故事”-1
    • 大数据的“故事”-2
    • 大数据产生的背景-1
    • 大数据产生的背景-2
    • 基于海量数据的储存与处理面临挑战
    • 行业技术标准的日益形成-1
    • 行业技术标准的日益形成-2
    • 大数据的特征
    • 大数据关键技术-1
    • 大数据关键技术-2
    • 大数据计算模式与产业

  • 大数据与云计算、人工智能的关系

    • 云计算
    • 云计算与大数据的关系
    • 什么是人工智能与发展历程
    • 手机中的AI与AI Roadmap
    • 人工智能三要素

  • 5G大数据分析体系

    • 5G与大数据
    • 数据赋能5G智慧城市建设
    • 5G为大数据产业带来的七大影响
    • 大数据分析平台基础架构
    • 大数据的技术领域

  • 数据科学分析思维

    • 数据的集中趋势-1
    • 数据的集中趋势-2
    • 数据的离中趋势-1
    • 数据的离中趋势-2
    • 数据分布的测度
    • 统计图的使用-1
    • 统计图的使用-2

  • 大数据分析基本方法

    • 数据挖掘是什么-1
    • 数据挖掘是什么-2
    • 数据分析和挖掘建模涉及内容
    • 数据分析流程
    • 业务理解和数据理解
    • 数据准备和预处理
    • 数据清洗：1.异常值判别
    • 数据清洗：2.缺失值处理
    • 数据特征描述
    • 结构优化—相关分析
    • 结构优化—主成分分析
    • 数据建模
    • 效果评估
    • 常用分析工具

  • 回归分析模型

    • 回归算法
    • 多元线性回归的基本原理
    • 最小二乘法求解多元线性回归的参数
    • 多重共线性问题
    • 多重共线性问题的解决

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    课程介绍

    课程主要就大数据分析概述，大数据与云计算、人工智能的关系，5G大数据分析体系，数据科学分析思维，大数据分析基本方法，回归分析模型等，配套案例，结合企业级框架进行讲解

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