数据建模、数据可视化与大数据及数据挖掘
数据建模、数据可视化与大数据及数据挖掘详细内容
数据建模、数据可视化与大数据及数据挖掘
讲授专家:李勇
培训对象:数据管理(总监、经理、主管)、业务管理人员、数字化转型部门、产品及运营中心管理人员、技术中心管理人员等;
课程时间:1天 (6小时)
课程背景:
本课程主要在当前数据驱动决策的宏观趋势下,旨在解决学员如何运用数据建模、数据可视化和大数据挖掘技术,提升数据处理、分析和应用能力。课程将系统介绍相关理论和方法,并结合实际案例,帮助学员全面提升数据科学领域的认知和实践能力。
课程收益:
Ø 掌握数据建模的基本方法和理论,能够构建有效的数据分析模型。
Ø 了解数据可视化的原则和技巧,能够利用可视化工具直观展现数据。
Ø 熟悉大数据技术和数据挖掘的基本原理,能够运用大数据进行深度分析。
Ø 提升在数据科学领域的综合素质,为企业的数据驱动决策提供支持。
课程大纲:
单元 | 大纲 | 内容 |
单元一 | 什么是数据建模,为什么要对业务进行数据建模 | 1. 数据建模概述 2. 数据建模说明 3. 数据建模对企业的好处 1) 交流性 2) 准确性 3) 效率及可拓展的资产 |
单元二 | 数据建模的要素 | 1. 实体 2. 属性 3. 关系 4. 键 5. 概念模型 6. 物理模型 7. 逻辑模型 |
单元三 | 数据建模对企业的应用 | 1. 数据建模如何帮助企业做好产品 2. 数据建模如何帮助企业做好生产 3. 数据建模如何帮助企业做好管理 4. 数据建模如何帮助企业做好运营 5. 数据建模如何帮助企业做好客户管理 6. 数据建模如何帮助企业做好客户服务 |
单元四 | 数据建模的具体实施 | 1. 哪些模板有助于精确获取应用需求 2. 数据模型积分卡 3. 如何高效的实施建模项目 |
单元五 | 数据建模的进阶 | 1. 非结构化数据与结构化数据 2. UML模型 3. 数据建模的5个常见问题 |
单元六 | 数据可视化基础 | 1. 数值型数据 2. 分类型数据 3. 时间序列数据 4. 图表类型及适用场景 5. 柱状图、折线图、饼图等常见图表 6. 散点图、热力图、雷达图等高级图表 |
单元七 | 数据可视化技巧 | 1. 选择合适的图表类型 2. 根据数据类型和表达需求选择图表 3. 避免误导性的图表选择 4. 设计原则与美学考虑 5. 清晰、简洁、直观的设计原则 6. 颜色、字体、布局等美学要素的运用 7. 交互式可视化的实现 8. 缩放、平移、旋转等交互功能的设计 9. 数据筛选、高亮、动画等高级交互技巧 |
单元八 | 什么是大数据 | 1.大数据的定义与特征:包括数据采集、存储、处理和分析等方面的基本概念。 2.企业为什么要做大数据?如何理解数据资产驱动业务增长? |
单元九 | 数据挖掘基础 | 1.数据挖掘的定义与过程:阐述数据挖掘的基本概念、任务及主要过程。 2.数据预处理:包括数据清洗、数据转换、数据集成等步骤,为数据挖掘做准备。 3.数据挖掘算法:详细介绍分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法及其原理。 |
单元十 | 数据挖掘实践应用 | 1.商业智能与市场分析:通过数据挖掘技术发现市场趋势、消费者行为等有价值的信息。 2.社交网络分析:运用数据挖掘技术分析社交网络中的用户行为、社区发现等。 3.推荐系统:介绍推荐系统的基本原理和实现方法,包括协同过滤、内容推荐等算法。 |
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