(价值1800)高级数据分析认证辅导课 高级大数据分析师认证考试

课程介绍：

一、课程背景

大数据的发展是国家级战略。未来五年我国大数据市场规模年均增速将超过30%，国内大数据人才缺口将非常突出。培养大数据人才尤其是高端人才迫在眉睫。

二、学习目标

学习SPSS的基本操作及常用的统计分析方法。
学会通过SPSS解决实际业务问题。
申请工信部【高级数据分析】【高级大数据分析师】认证证书
三、课程对象

各基础通信运营商，各级大数据建设工作领导小组办公室负责人。
信息化企事业及大数据产品企业管理者、产品负责人（房地产、电子商务、物联网、互联网、新一代信息技术，智慧产品、智慧城市软硬件供应商等相关企业）大数据规划设计院相关人员等。
大数据，云计算相关专业的高校讲师，学生
对大数据感兴趣的业内人士。
建设大数据项目，需要投标的单位。
四、课程时间
20小时

五、授课形式
理论讲授+案例实操

六、课程纲要
第一章：一般线性模型分析（方差、相关、回归）

第二章：广义线性模型分析（卡方、逻辑回归、评分卡）

第三章：特征筛选与市场细分（主成分分析、客户画像、客户价值模型）

第四章：神经网络与时间序列分析

课程目录：
第1章: 一般线性模型分析
课时 1 : SPSS基本知识介绍

任务1： 课程配套数据
课时 2 : 一般线性模型分析【1】
课时 3 : 一般线性模型分析【2】
课时 4 : 一般线性模型分析【3】
课时 5 : 一般线性模型分析【4】

第2章: 广义线性模型分析
课时 6 : 广义线性模型分析【1】
课时 7 : 广义线性模型分析【2】
课时 8 : 广义线性模型分析【3】
课时 9 : 广义线性模型分析【4】
课时 10 : 广义线性模型分析【5】

第3章: 特征筛选与市场细分
课时 11 : 特征筛选与市场细分【1】
课时 12 : 特征筛选与市场细分【2】
课时 13 : 特征筛选与市场细分【3】
课时 14 : 特征筛选与市场细分【4】
课时 15 : 特征筛选与市场细分【5】

第4章: 神经网络与时间序列分析
课时 16 : 神经网络与时间序列分析【1】
课时 17 : 神经网络与时间序列分析【2】
课时 18 : 神经网络与时间序列分析【3】
任务1： 专项技术高级数据分析考试题
课时 19 : 神经网络与时间序列分析【4】

资料目录：│  1.方差、相关、回归.pdf
│  2.卡方、logistic回归、评分卡.pdf
│  3.特征筛选、主成分回归.pdf
│  4.市场细分：客户画像.pdf
│  5.市场细分：客户价值模型.pdf
│  6.神经网络.pdf
│  7.决策树.pdf
│  8.时间序列.pdf
│  get【所有文件内容】.bat
│  专项技术大数据分析师高级考试题.docx
│  假设检验.pdf
│  数据准备.pdf
│  数据分析流程.pdf
│  考试题.zip
│  讲师简介.pdf
│  课后阅读建议.txt
│
├─data
│      07EED89F78.AmosP
│      bankloan_binning.sav
│      class.sas7bdat
│      data_access3.txt
│      performance.sav
│      pm_customer_train2.sav
│      ss.sav
│      商品材质.sav
│      太阳黑子活动.sav
│      客户信息表.sav
│      收益率.sav
│      相关矩阵格式.sav
│      短期绩效.sav
│      短期绩效.xlsx
│      购买力.sav
│
└─考试题
bankloan_binning.sav
missing（完整数据）.sav
missing（缺失数据）.sav
performance.sav
商品材质.sav
拒退.sav
数据分析需求.docx
短期绩效.sav