 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路)【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实验设备 |
◆小班教学，教学效果好
☆注重质量☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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大数据时代的数据挖掘概述
第一章、数据挖掘概论
1.1 大数据时代的数据挖掘概述
1.2 数据挖掘的概念和应用
1.3 数据挖掘的流程
第二章、数据挖掘算法
2.1 利用简单贝叶斯建立零售业营销分类预测模型
2.2 利用线性回归建立汽车业汽车油耗预测模型
2.3 利用决策树建立银行业风险分类预测模型及年收入预测
2.4 利用类神经网络建立医疗业心脏病分类预测模型
2.5 利用罗吉斯回归建立医疗业糖尿病分类预测模型
2.6 利用时间序列建立零售业销售预测模型
2.7 利用聚类分析建立银行业客户聚类模型
2.8 利用关联规则建立零售业交叉销售模型
2.9 利用时序群集建立零售业提升销售模型
第三章、模型应用与开发
3.1 模型评估
3.2 整合服务（SSIS）
3.3 DMX预测查询
3.4 DMX结构语言
3.5 数据挖掘应用开发
第四章、Office数据挖掘加载宏
4.1 Excel数据表分析工具
4.2 Excel数据挖掘客户端
4.3 数据挖掘的未来展望
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