
財務(wù)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用培訓(xùn)
1 審時度勢提出目標(biāo)任務(wù)的能力
1-1 背景介紹、分析邏輯
1-2 分析現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢
2 圍繞目標(biāo)任務(wù)組織數(shù)據(jù)的能力
2-1 基本原則、數(shù)據(jù)源(核心數(shù)據(jù))
2-2 數(shù)據(jù)源(跨界數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù))
2-3 數(shù)據(jù)采集與存儲
2-4 數(shù)據(jù)整理
2-5 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
3 基于良好的素養(yǎng)構(gòu)建模型的能力
3-1 主要思路、分析環(huán)境、分析目標(biāo)、樣本分組
3-2 數(shù)據(jù)處理(原理介紹)
3-3 數(shù)據(jù)處理(程序演示)
3-4 樣本選擇
3-5 模型構(gòu)建:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹
3-6 模型構(gòu)建:支持向量機、K近鄰回歸
3-7 模型構(gòu)建:隨機森林基本原理
3-8 模型構(gòu)建:隨機森林程序?qū)嵗?/p>
3-9 模型構(gòu)建:五折交叉檢驗程序?qū)嵗?/p>
3-10 模型構(gòu)建:時間序列
3-11 模型構(gòu)建:貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
3-12 模型構(gòu)建:關(guān)聯(lián)規(guī)則分析1
3-13 模型構(gòu)建:關(guān)聯(lián)規(guī)則分析2
3-14 模型構(gòu)建:文本挖掘
3-15 附加價值:隨機森林變量重要性等
3-16 總結(jié)-案例的主程序介紹
4 對輸出結(jié)果的專業(yè)解析與呈現(xiàn)能力
4-1 分層次的專業(yè)化展現(xiàn)
4-2 大數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)