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課程概述

本課程致力于教授如何利用EXCEL進(jìn)行高級(jí)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí),以提高決策質(zhì)量和預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)。從基礎(chǔ)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)和概率論到復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,我們將通過實(shí)際案例和動(dòng)手實(shí)踐,確保學(xué)員能夠在工作中運(yùn)用所學(xué)技能。

課程對(duì)象

適合數(shù)據(jù)分析師、市場(chǎng)分析師、財(cái)務(wù)分析師、業(yè)務(wù)分析師和任何需要使用EXCEL進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的專業(yè)人士。

課程目標(biāo)

  • 掌握EXCEL中的數(shù)據(jù)分析和挖掘工具,包括Power Query和Power Pivot。
  • 學(xué)習(xí)使用EXCEL進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,包括假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析和回歸模型。
  • 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來解決實(shí)際問題,如分類、回歸和聚類。
  • 理解并運(yùn)用時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)模型。

課程收益

  • 獲得深入的EXCEL數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)。
  • 學(xué)會(huì)使用EXCEL進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)集的處理和分析。
  • 通過實(shí)戰(zhàn)案例,提升解決實(shí)際工作中數(shù)據(jù)問題的能力。
  • 掌握數(shù)據(jù)挖掘的流程,從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型評(píng)估。

課程時(shí)長3天

課程大綱

時(shí)間內(nèi)容
第1天? 數(shù)理統(tǒng)計(jì)和概率論數(shù)據(jù)分類與尺度
設(shè)定值與反饋值
集中趨勢(shì)指標(biāo)(均值、中位數(shù)、眾數(shù))
離散程度(方差、標(biāo)準(zhǔn)差、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、切比雪夫定理)
分部規(guī)律(均勻分布、正態(tài)、卡方、t分布、F分布)
數(shù)據(jù)距離(歐式距離和曼哈頓距離)
數(shù)據(jù)之間的關(guān)系(協(xié)方差、相關(guān)性、相關(guān)性與因果關(guān)系)
三大相關(guān)系數(shù)(Pearson、spearman、kendall)、相關(guān)矩陣
樣本和總體
抽樣方法
大數(shù)定理和中心極限定理
點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
置信度和置信區(qū)間
假設(shè)檢驗(yàn)的概念
Z檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)
卡方檢驗(yàn)
方差分析
概率基本性質(zhì)
聯(lián)合概率
條件概率
全概率
樸素貝葉斯
第2天? EXCEL高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)概述EXCEL動(dòng)態(tài)數(shù)組使用
數(shù)據(jù)挖掘的流程和概念
缺失值查找和處理(刪除和替換)
重復(fù)值查找和處理
異常值/離群值判斷標(biāo)準(zhǔn)差法和四分位法
連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化
折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖和氣泡圖
餅圖和箱線圖、直方圖和極坐標(biāo)圖(雷達(dá)圖)
熱力圖和瀑布圖、帕累托圖和排列圖
漏斗圖和區(qū)域圖、因果分析圖和控制圖(關(guān)聯(lián)圖)
親和圖和系統(tǒng)圖、矩陣圖和優(yōu)先次序矩陣圖
過程決策程式圖法和箭線圖法
時(shí)間序列概述
EXCEL實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列分析
機(jī)器學(xué)習(xí)概述
理解分類和回歸
機(jī)器學(xué)習(xí)流程
理解數(shù)據(jù)集劃分
特征工程
標(biāo)簽離散化
One-hot編碼
數(shù)據(jù)規(guī)范化(標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化)
數(shù)據(jù)特征降維:(方差降維)
主成分分析(PCA)
因子分析
第3天 指標(biāo)評(píng)估和分類算法和回歸EXCEL超級(jí)表使用
二分類混淆矩陣
分類指標(biāo)解析
閾值對(duì)決策結(jié)果影響
繪制和解讀ROC曲線
繪制和解讀PR曲線
過擬合和欠擬合
交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索
K近鄰分類算法
決策樹分類算法
決策樹減枝參數(shù)調(diào)優(yōu)
一元線性回歸理論推導(dǎo)
估算系數(shù)和評(píng)估指標(biāo)
多元線性回歸和多項(xiàng)式回歸
K-MEANS算法實(shí)現(xiàn)聚類
評(píng)估指標(biāo):FMI和輪廓系數(shù)
層次聚類算法

為什么選擇艾威

自2003年成立以來,艾威培訓(xùn)一直致力于提供高質(zhì)量的職業(yè)教育和培訓(xùn)。我們的課程由經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家和行業(yè)專家授課,結(jié)合最新的教育理念和技術(shù),為學(xué)員提供了一個(gè)實(shí)用、深入的學(xué)習(xí)平臺(tái)。選擇艾威培訓(xùn),您將獲得實(shí)用的技能和持續(xù)的職業(yè)支持,為您的專業(yè)發(fā)展和職業(yè)晉升提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

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