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關(guān)于舉辦“大數(shù)據(jù)分析、可視化與AI交互式數(shù)據(jù)挖掘” 培訓(xùn)班的

課程編號：64149   課程人氣：60

課程價格：￥5800  課程時長：3天

行業(yè)類別：不限行業(yè)    專業(yè)類別：職業(yè)素養(yǎng) 

授課講師：專家?guī)?/p>

課程安排：

       2026.6.28 廣州 2026.8.29 西安 2026.10.24 重慶



  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)安全研發(fā)人員、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)可視化工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)研究等相關(guān)人員。

【培訓(xùn)收益】
1.掌握大數(shù)據(jù)分析全流程實操 2.熟練數(shù)據(jù)可視化工具與技巧 3.理解AI數(shù)據(jù)挖掘核心算法 4.具備交互式數(shù)據(jù)探索能力 5.建立數(shù)據(jù)驅(qū)動決策思維 6.學(xué)會多源數(shù)據(jù)整合方法 7.拓寬行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用視野 8.提升職場數(shù)據(jù)技能競爭力

第一天
上午 數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) 第一講 零基礎(chǔ)學(xué)Python
1.Python背景
2.國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r
3.基礎(chǔ)語法
4.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
5.繪圖操作
6.特別針對向量計算模塊
7.著重介紹Python在這方面的優(yōu)勢及用法
第二講 數(shù)據(jù)分析方法論
1.講解統(tǒng)計分析基礎(chǔ)（統(tǒng)計學(xué)基本概念，假設(shè)檢驗，置信區(qū)間等基礎(chǔ)）
2.結(jié)合數(shù)據(jù)案例說明其使用場景和運用方法
3.介紹數(shù)據(jù)分析流程和常見分析思路，同時結(jié)合案例進行講解
第三講 數(shù)據(jù)處理技法
1.從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等幾個方面進行講解
2.數(shù)據(jù)接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數(shù)據(jù)庫操作
3.數(shù)據(jù)統(tǒng)計包含Pandas包的具體用法和講解
4.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包含對數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)、合并、重塑等操作
5.針對海量數(shù)據(jù)的情況下，介紹在Spark平臺上的數(shù)據(jù)處理技術(shù)
6.結(jié)合真實環(huán)境進行操作講解。
第一天
下午 數(shù)據(jù)挖掘理論及核心技術(shù) 第四講 認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘
1.數(shù)據(jù)挖掘基本概念
2.業(yè)務(wù)理解
3.數(shù)據(jù)理解
4.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5.建立模型
6.模型評估
7.模型部署各環(huán)節(jié)的工作內(nèi)容及相關(guān)技術(shù)
8.結(jié)合業(yè)界經(jīng)典場景，講解數(shù)據(jù)挖掘的實施流程和方法體系
第五講 Pandas進行數(shù)據(jù)預(yù)處理
1.數(shù)據(jù)合并
2.數(shù)據(jù)清洗（重復(fù)值、缺省值、異常值處理）
3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（離差標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化）
4.數(shù)據(jù)變換（啞變量轉(zhuǎn)換、連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化）
5.抽樣、分區(qū)、樣本平衡、特征選擇
6.結(jié)合典型業(yè)務(wù)案例講解其具體實現(xiàn)與應(yīng)用場景，幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)在建模前的清洗與特征構(gòu)造思路
第二天
上午

大數(shù)據(jù)算法原理及案例實現(xiàn)（1） 第六講 特征降維算法及Python實現(xiàn)
1.特征降維算法講解
2.主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理
3.結(jié)合案例進行Python實現(xiàn)
4.針對海量數(shù)據(jù)情況下的應(yīng)用場景，講解實現(xiàn)思路和Python案例
第七講 決策樹算法及Python實現(xiàn)
1.決策樹算法講解
2.講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現(xiàn)原理
3.結(jié)合案例進行Python實現(xiàn)
第八講 好萊塢百萬級影評數(shù)據(jù)分析與電影推薦實現(xiàn)（實戰(zhàn)部分）：
1.基于好萊塢百萬級的影評數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行建模、清洗、透視表操作。
2.然后根據(jù)用戶畫像分析不同的用戶喜好通過機器學(xué)習(xí)算法對不同性別、年齡階段的用戶進行定制化的電影推薦
3.最后把推薦的電影進行可視化的展示操作

 

 

第二天
下午
大數(shù)據(jù)算法原理及案例實現(xiàn)（2） 第九講：航空公司客戶價值分析（K-Means實戰(zhàn)）：
1.基于航空公司客戶的歷史飛行數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗、屬性規(guī)約、屬性構(gòu)造（構(gòu)建LRFMC指標(biāo)）
2.然后根據(jù)LRFMC模型對客戶進行特征分析
3.通過K-Means聚類算法對不同價值的客戶進行細(xì)分
4.最后把客戶群體的特征進行可視化展示，為不同價值的客戶制定個性化營銷策略
第十講：機器學(xué)習(xí)神器：XGBoost 構(gòu)建金融反欺詐模型
1.細(xì)致講解 XGBoost算法的核心思想與模型原理
2.包括梯度提升框架、樹結(jié)構(gòu)優(yōu)化、目標(biāo)函數(shù)與正則化機制
3.通過實際金融交易數(shù)據(jù)集案例，演示特征構(gòu)建、模型訓(xùn)練與參數(shù)調(diào)優(yōu)全過程
4.講解模型評估指標(biāo)（AUC、KS 值、召回率、F1 等）在反欺詐系統(tǒng)中的應(yīng)用意義
5.結(jié)合Python與XGBoost庫，完成從數(shù)據(jù)加載、特征處理、模型構(gòu)建、評估到可視化的完整實戰(zhàn)流程

 

 

 

 

第三天
上午 AI對話式數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第十一講：Pandas AI通過自然語言交互實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析
1.基于任意結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集（如Excel、CSV），對數(shù)據(jù)進行清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征生成
2.然后根據(jù)自然語言指令對數(shù)據(jù)進行探索性分析
3.通過大型語言模型（LLM）自動生成并執(zhí)行Python代碼，對復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系進行深度洞察
4.最后把分析結(jié)果和圖表進行自動化可視化展示
第十二講： ChatExcel（Excel AI處理方向）
1.自然語言驅(qū)動的Excel表格智能處理（ChatExcel實戰(zhàn)）實戰(zhàn)部分：
2.基于Excel/CSV表格數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清洗、格式轉(zhuǎn)換、多表合并
3.然后根據(jù)一句話指令對數(shù)據(jù)進行智能運算與統(tǒng)計，通過AI模型對復(fù)雜函數(shù)邏輯進行自動化生成與執(zhí)行
4.最后把交叉對比結(jié)果和數(shù)據(jù)透視進行即時可視化展示
第十三講：Julius AI (對話式數(shù)據(jù)分析助手)
1.核心功能：作為一個對話式數(shù)據(jù)分析助手，Julius AI允許用戶通過上傳數(shù)據(jù)文件（如 CSV、Excel）
2.使用自然語言提問來執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作、統(tǒng)計分析和可視化。它能夠理解上下文，自動生成并執(zhí)行 Python/R 代碼，并以圖表和文字洞察的形式返回結(jié)果
3.適用場景：快速的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）、即時數(shù)據(jù)洞察、非技術(shù)人員的數(shù)據(jù)查詢
第三天
下午 數(shù)據(jù)分析可視化與AI生成數(shù)據(jù)分析報告
第十四講：DeepSeek生成圖表可視化主題描述
1.DeepSeek大模型驅(qū)動的自然語言圖表生成與可視化方法論實戰(zhàn)部分：
2.基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或分析結(jié)果，對圖表需求進行自然語言描述。
3.然后通過DeepSeek大模型的代碼生成能力，自動生成并執(zhí)行Python可視化代碼（如基于Matplotlib、Plotly、Pyecharts等庫）
4.實現(xiàn)復(fù)雜圖表的一鍵生成，對數(shù)據(jù)含義進行簡潔表達(dá)與高效洞察
5.最后把生成圖表應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析報告或Web應(yīng)用中進行可視化展示
第十五講：全能AI智能體數(shù)據(jù)分析與報告撰寫（Manus實戰(zhàn)）
1.基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（如網(wǎng)頁內(nèi)容、文件、API數(shù)據(jù)），對數(shù)據(jù)進行收集、整合、預(yù)處理
2.然后根據(jù)用戶需求對數(shù)據(jù)進行多維度分析
3.通過AI智能體的多工具協(xié)作能力對特定業(yè)務(wù)問題進行深入研究與建模
4.最后把分析結(jié)論、數(shù)據(jù)圖表和研究報告進行專業(yè)化文檔撰寫與交付 

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