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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： 课程大纲： | 单元 | | | | | | | | 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 | | | | | | 1. 哪些模板有助于精确获取应用需求 2. 数据模型积分卡 | | | | | | 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 | | | 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 | | | 1. 企业为什么要重视数据？ 3. 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.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。 | | | 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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