大数据分析挖掘行业发展方向与應用趋势

大数据分析建模应用案例

大数据分析建模挖掘项目的实施步骤

13.    大数据分析挖掘解决方案与传统分析方案的剖析比较

14.  数据分析问题萣义、数据整理、数据分析方法选择、数据提取整理、分析结果及结论、实施及建议措施、实施效果评估、项目报告整理与撰写

15.  异构、多源数据融合模型

20.  数据挖掘过程中的：商业理解、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估、模型发布

大数据分析挖掘建模的应用

21.    从海量非结构化的日志数据集中提取出结构化数据集为数据挖掘项目做准备

23.    决策树分析挖掘算法在客户分类分析中的应用实施步骤

24.    关联分析挖掘算法在电商课程培训（虚拟商品）推荐中的应用实施步骤

25.    从海量文本数据集中挖掘出跟产品业务相关的主题并分类

大数据分析建模挖掘茬互联网和金融征信领域的应用案例

26.  大数据精准营销项目案例

27.  个性化广告推荐与增值业务项目案例

29.  电商课程培训推荐导购和用户画像

31.  针对性围绕结合运营商和线上渠道运营，如何设计线上渠道用户分群分类的模型等重点介绍

Python数据挖掘应用项目

大数据分析挖掘应用实践与解决方案

大数据分析挖掘模型的应用

54.  大数据构建回归分析模型

56.  电商课程培训推荐系统分析任务案例

57.  金融征信大数据应用案例（备选）