1章業務分析基礎技能
1-1數據分析概述
1-2常用高階函數
1-3條件格式應用
1-4數據透視表高階應用
1-5圖表進階
1-6項目排期管理
1-7案例背景介紹
1-8動態考勤表制作
1-9每月考勤統計
1-10考勤匯總統計
1-11常用指標概述
1-12基礎指標統計
1-13人力資源指標體系概述
1-14案例背景介紹
1-15員工績效評定思路解析
1-16實操績效統計及可視化
1-17案例背景介紹
1-18活動評估報表思路解析
1-19實操活動評估指標統計
1-20指導撰寫報表結論
1-21圖表應用
1-22零碎需求分析方法 論
1-23案例應用-核心產品分析
1-24案例應用-零售業商業智能看板
1-25RFM基礎模型及拓展
1-26案例應用-用戶畫像
1-27樹狀結構分析方法 論概述
1-28案例應用-汽車行業分析報告
2章數據庫應用技能
2-1數據庫簡介
2-2表結構的特點
2-3數據庫分類
2-4MySQL簡介
2-5數據庫基本結構
2-6SQL語言分類
2-7SQL書寫要求
2-8創建、使用及刪除數據庫
2-9創建表
2-10數據類型
2-11約束條件
2-12修改及刪除表
2-13插入數據
2-14批量導入數據
2-15更新數據
2-16刪除數據
2-17查詢指定列
2-18查詢不重復記錄
2-19條件查詢
2-20常用運算符
2-21空值查詢
2-22設置別名
2-23模糊查詢
2-24查詢結果排序
2-25限制查詢
2-26聚合運算
2-27分組查詢
2-28分組后篩選
2-29內連接
2-30左連接
2-31右連接
2-32合并查詢
2-33標量子查詢
2-34行子查詢
2-35列子查詢
2-36表子查詢
2-37字符串函數
2-38數學函數
2-39日期和時間函數
2-40分組合并函數
2-41邏輯函數
2-42開窗函數
2-43進階練習
2-44數據來源及業務背景
2-45表關系梳理
2-46數據導入及字段處理
2-47數據查詢
3章商業智能分析技能
3-1數據倉庫結構說明
3-2基于數據倉庫的數據處理方法
3-3數據倉庫數據處理進階
3-4數據倉庫應用案例
3-5創建多維數據模型
3-6理解多維模型表連接規則
3-7業務數據分析指標介紹
3-8業務數據匯總分析進階
3-9時間維度分析方法說明
3-10業務背景介紹
3-11理解及加工處理數據
3-12可視化界面創建方法介紹
3-13制作零售業銷售情況分析儀
3-14業務背景介紹
3-15客戶價值模型說明
3-16數據加工處理
3-17制作電商客戶行為分析儀
3-18業務背景介紹
3-19理解餐飲業關鍵運營指標
3-20數據加工處理
3-21制作餐飲業日銷售情況監控儀
3-22電商業務背景介紹
3-23電商流量指標體系說明
3-24數據加工處理
3-25制作電商流量分析儀
3-26業務背景介紹
3-27進銷存關鍵指標說明
3-28數據加工處理
3-29制作經銷商經營情況分析儀
3-30業務背景介紹
3-31數據說明
3-32制作車企銷售情況分析儀
3-33由講師介紹業務背景
3-34由講師提供數據
3-35由學員獨立完成業務分析儀的制作過程
3-36由學員分組發表制作成果并由講師點評
4章數據挖掘數學基礎
4-1函數
4-2極限
4-3微分及應用
4-4定積分
4-5向量
4-6線性方程組
4-7線性變化與矩陣
4-8矩陣乘法
4-9行列式
4-10矩陣的秩
4-11逆矩陣
4-12點乘與內積
4-13外積
4-14特征值與特征向量
4-15集中趨勢的度量
4-16離散程度的度量
4-17偏態與峰態的度量
4-18統計量概念與常用統計量
4-19抽樣分布
4-20樣本均值的分布與中心極限定理
4-21樣本比例的抽樣分布
4-22兩個樣本平均值之差的分布
4-23樣本方差的分布
4-24假設檢驗的基本概念
4-25一個總體參數的檢驗
4-26兩個總體參數的檢驗
4-27分類數據與X2統計量
4-28擬合優度檢驗
4-29列聯分析：獨立性檢驗
4-30線性關系的方向和強度
4-31協方差
4-32相關系數
4-33一元線性回歸模型
4-34多元線性回歸模型
4-35邏輯回歸模型
5章Python編程基礎
5-1Python簡介
5-2Python安裝環境介紹
5-3Python常用IDE及Jupyter介紹
5-4Python第三方庫安裝
5-5編碼與標識符
5-6Python保留字
5-7注釋和縮進
5-8輸入和輸出
5-9變量及賦值
5-10數值
5-11字符串
5-12布爾值
5-13列表
5-14元組
5-15集 合
5-16字典
5-17條件語句: If
5-18循環語句For和While
5-19Break語句
5-20Continue語句
5-21Pass語句
5-22錯誤和異常捕捉語句
5-23異常和錯誤處理
5-24邏輯判斷函數
5-25數值運算函數
5-26序列函數
5-27類型轉換函數
5-28函數定義
5-29函數參數
5-30默認參數
5-31變量作用域
5-32全局變量和局部變量
5-33匿名函數
5-34列表生成式
5-35高級函數: map、Reduce、 filter等
5-36模塊概念介紹
5-37import模塊導入
5-38自定義模塊
5-39文件讀寫
5-40利用Python操作文件和目錄
5-41類的定義
5-42類對象
5-43類方法
5-44Python連接數據庫方法
5-45利用Python操作數據庫
6章Python數據清洗
6-1NumPy基本介紹
6-2NumPy基本數據結構: Ndarray
6-3數組的索引與切片
6-4數組其他常用函數與方法
6-5Pandas基本數據結構: Series與DataFrame
6-6索引、切片與過濾
6-7排序與匯總
6-8DataFrame簡單處理缺失值方法
6-9數據集的合并與連接
6-10重復值的處理
6-11數據集映射轉化方法
6-12異常值查找與替換
6-13排序和隨機抽樣
6-14DataFrame字符串常用操作
6-15DataFrame分組操作
6-16
6-17DataFrame聚合操作
6-18DataFrame透視表的創建方法
6-19數據的獲取與存儲
6-20數據探索
6-21數據清洗實戰案例一
6-22數據清洗實戰案例二
7章Python數據可視化
7-1數據可視化入門
7-2常用可視化第三方庫介紹: matplotlib、seaborn、PyEcharts
7-3常用可視化圖形介紹，如餅圖、柱圖、條形圖、線圖散點圖等
7-4圖形選擇
7-5Pandas繪圖方法
7-6圖例配置方法和常用參數
7-7顏色條配置方法和常用參數
7-8subplot多子圖繪制方法
7-9文字與注釋、自定義坐標軸方法
7-10Seaborn入門介紹
7-11Seaborn API介紹
7-12Seaborn繪圖示例
7-13Echarts介紹
7-14PyEcharts API介紹
7-15PyEcharts繪圖示例
8章Python統計分析
8-1數據描述
8-2數據分布與統計信息
8-3數據角色定義
8-4大數據存儲
8-5Z小二乘估計
8-6線性回歸與相關
8-7線性回歸與方差分析
8-8數據分析流程
8-9多元線性回歸的假設
8-10正態分布問題
8-11異方差問題與處理
8-12異常值問題與處理
8-13共線性問題與處理
8-14內生性問題與處理
8-15logistic回歸與卡方
8-16Z大似然估計
8-17logistic回歸解析
8-18評分與預測
8-19分類比例平衡問題
8-20工具變量的使用
8-21啞變量處理
8-22變量篩選
9章機器學習快速入門
9-1機器學習入門介紹：機器學習基本思想、常用算法分類、算法庫等
9-2Python機器學習算法庫Scikit-Learn入門介紹
9-3超參數與模型驗證：學習曲線、網格搜索
9-4特征工程概念介紹
9-5分類特征、文本特征
9-6圖像特征、特征衍生
9-7缺失值填充、特征管道
9-8KNN基本原理
9-9KNN函數詳解
9-10KNN高級數據結構實現
9-11原理補充：歸一化方法、學習曲線、交叉驗證
9-12KNN-Z近鄰分類器
9-13KNN算法示例
9-14無監督學習與聚類算法
9-15聚類分析概述與簇的概念
9-16距離衡量方法
9-17聚類目標函數和質心計算方法
9-18Scikit-Learn實現K-Means及主要參數解
9-19決策樹工作原理
9-20構建決策樹（ID3算法構建決策樹及局限性）
9-21C4.5與CART算法
9-22決策樹的Scikit-Learn實現：八個參數、一個屬性、四個接口解析
9-23分類模型的評估指標（混淆矩陣原理）
9-24實例：泰坦尼克號幸存者的預測
9-25過擬合與欠擬合
9-26決策樹算法評價（優點與缺點）
9-27決策樹在保險行業中的應用
10章機器學習進階
10-1線性回歸概述
10-2多元線性回歸基本原理
10-3模型參數求解方法
10-4回歸類模型評價標準:精 準性、擬合度
10-5多重共線性與嶺回歸、Lasso
10-6非線性問題及其處理方法
10-7多項式回歸
10-8MSE
10-9R^2
10-10Z小二乘法
10-11梯度下降
10-12名為“回歸\"的分類器
10-13二元邏輯回歸的損失函數
10-14邏輯回歸的重要參數
10-15梯度下降求解邏輯回歸Z小損失函數
10-16概率分類器概述
10-17樸素貝葉斯概述
10-18不同分布下的樸素貝葉斯
10-19高斯貝葉斯下的擬合效果與運算速度
10-20多項式樸素貝葉斯及其優化
10-21AUC
10-22ROC
10-23關聯規則概述:頻繁項集的產生與
10-24關聯發現
10-25Apriori算法原理:先驗原理
10-26使用Apriori算法來發現頻繁項集(生成候選項集(函數的構建與封裝)、項集迭代函數)
10-27協同概率概述
10-28協同過濾算法分類
10-29基于商品的協同過濾
10-30基于協同過濾的商品個性化推薦
10-31集成算法概述Bagging Vs Boosting、集成算法的認識
10-32隨機森林分類器的實現:重要參數、重要屬性和接口
10-33隨機森林回歸器的實現:重要參數、屬性與接口
10-34機器學習中調參的基本思想(泛化誤差)
10-35調參應用:隨機森林在乳腺癌數據上的調參
10-36MSE
10-37R^2
10-38Z小二乘法
10-39梯度下降
10-40數據處理概述
10-41數據量綱處理:歸一化、標準化
10-42缺失值處理
10-43分類型數據處理:數據編碼與啞變量
10-44連續性數據處理:二值化與分箱
10-45特征選擇:過濾法、嵌入法、包裝法
10-46SVM概述: SVM工作原理
10-47SVM模型構建
10-48線性SVM:線性SVM的損失函數、函數間隔有幾何間隔、SVM決策邊界
10-49非線性SVM: SVC模型概述、重要參數、核函數、SVC重要參數(C、class weight)
10-50感知機
10-51多層感知機
10-52初識神經網絡
10-53梯度提升樹概述
10-54XGBoost選擇若分類器
10-55求解目標函數
10-56參數化決策樹
10-57建立目標函數與樹結構的直接關系
10-58貪婪算法與求解Z優樹
10-59XGBoost的剪枝參數:減輕過擬合
10-60XGBoost分類中的樣本不均衡問題處
10-61基于XGboost的航空預測
11章評分卡案例
11-1評分卡業務邏輯介紹
11-2案例業務背景介紹
11-3基本分析工具與環境準備
11-4數據準備
11-5數據預處理
11-6數據比例調節：過度抽樣
11-7構造訓練集和測試集
11-8變量相關性分析
11-9數據的缺失值與異常值
11-10變量數據類型重編碼
11-11Logistic模型原理回顧
11-12Logistic建模
11-13利用Logistic模型進行變量篩選
11-14分類模型評估指標回顧
11-15過度抽樣調整
11-16收益矩陣
11-17模型轉化評分卡
11-18Python模型部署方法
11-19構建機器學習流
11-20模型效果監測與更新
12章電商零售
12-1項目商業問題簡述
12-2項目策略與方法
12-3項目推薦計劃
12-4項目時間規劃
12-5購買傾向模型
12-6方法原理介紹
12-7目標以及數據介紹
12-8Python算法實現（Gradient Boosting）
12-9建模結果解讀
12-10購買傾向模型
12-11目標以及數據介紹
12-12Python算法實現
12-13建模結果解讀
12-14活動設計
12-15結果評價
13章Python網絡爬蟲（錄播）
13-1網絡爬蟲定義
13-2網絡爬蟲用途
13-3通用搜索引擎工作的原理和局限性
13-4爬蟲基本原理與流程
13-5常見網絡爬蟲分類
13-6基于IP地址搜索策略
13-7廣度優先搜索策略
13-8深度優先搜索策略
13-9Z佳優先搜索策略
13-10http基本原理介紹
13-11http請求過程
13-12網頁組成
13-13HTML：超文本標記語言
13-14CSS：層疊樣式表
13-15網頁樣式
13-16JavaScript(JS)
13-17網頁的結構
13-18爬蟲基本流程
13-19抓取數據的數據類型解析
13-20JavaScript渲染頁面
13-21cookies介紹
13-22爬蟲代理
13-23Robots協議介紹
13-24爬蟲攻防入門
14章Tableau數據分析 （錄播）
14-1Tableau產品介紹
14-2Tableau操作界面介紹
14-3Tableau常用功能介紹
14-4Tableau連接數據源方法
14-5層級與下鉆
14-6排序和分組
14-7創建和使用集
14-8篩選方法：篩選欄和篩選器
14-9數據處理常用參數
14-10參考線與趨勢線
14-11常用預測方法
14-12可視化基本方法論
14-13初級圖表繪制方法：條形圖、折線圖、餅圖、文字云、散點圖、地圖、樹形圖、氣泡圖等
14-14高級圖表：子彈圖、環形圖、瀑布圖、Bump Chart、Table Formatting
14-15使用Tableau制作儀表板
14-16邏輯運算
14-17數值運算
14-18字符串處理函數
14-19日期函數
14-20聚合函數
14-21數據背景和需求分析
14-22數據讀取與預處理
14-23Top N客戶匯總分析
14-24Top N客戶銷售額分析
15章分布式集群架構
15-1大數據概念介紹
15-2Hadoop入門與分布式集群基本概念
15-3Hadoop生態和及其技術棧
15-4Linux生態介紹
15-5常用虛擬化工具介紹
15-6常用Linux操作系統
15-7Vmware與VirtualBox
15-8Ubuntu操作系統與CentOS
15-9Ubuntu安裝與常用命令
15-10JDK的安裝與使用
15-11Hadoop安裝與使用
15-12Hadoop單機運行方法
15-13Hadoop偽分布式運行方法
15-14利用多節點安裝Hadoop集群
15-15Hadoop生態其他常用組件基本介紹
15-16數據倉庫Hive安裝方法
15-17分布式數據庫Hbase安裝方法
15-18ETL工具Sqoop安裝方法
15-19Scala與Spark安裝方法
16章Hadoop基礎
16-1HDFS概念及設計原理
16-2HDFS體系結構和運行機制
16-3NameNode、DataNode、SecondaryNameNode配置文件及修改方法
16-4HDFS備份機制和文件管理機制
16-5NameNode、DataNode、SecondaryNameNode作用及運行機制
16-6HDFS的常用操作方法介紹
16-7HDFS Java API介紹
16-8HDFS Shell命令格式
16-9HDFS創建文件目錄命令
16-10HDFS文件復制、重命名命令
16-11HDFS文件移動、刪除命令
16-12HDFS其他常用命令
16-13YARN基本概念
16-14YARN相關進程介紹
16-15YARN核心組件及其功能
16-16YARN運行原理
16-17MapReduce概念及設計原理
16-18MapReduce運行過程類的調用過程
16-19Mapper類和Reducer類的繼承機制
16-20Job生命周期
16-21MapReduce中block的調度及作業分配機制
16-22Mapreduce程序格式介紹
16-23MapReduce程序執行流程介紹
16-24MapReduce程序在瀏覽器中查看
16-25Mappre類和Reducer類的主要編寫內容和模式
16-26Job的編寫和實現
16-27MapReduce程序編寫實操
16-28Jar包打包方法和集群運行
17章Sqoop安裝與使用
17-1Sqoop組件介紹與發展歷史
17-2Sqoop組件特性及核心功能
17-3ETL基本概念
17-4Hadoop生態中的數據轉化方法
17-5Linux中安裝Sqoop方法
17-6Sqoop集成MySQL方法
17-7Sqoop集成Hbase方法
17-8Sqoop集成Hive方法
17-9Sqoop功能測試
17-10Sqoop導入功能介紹
17-11Sqoop數據導入import命令基本格式
17-12Sqoop數據導入import命令常用參數
17-13利用Sqoop從MySQL中導入數據至HDFS
17-14Sqoop生成相應Java代碼方法codegen
17-15利用Sqoop導入數據至Hive
17-16利用Sqoop導入數據至Hbase
17-17Sqoop導出功能介紹
17-18Sqoop數據導入export命令基本格式
17-19Sqoop數據導入export命令常用參數
17-20從HDFS中導出數據到MySQL
17-21從Hive導出數據到MySQL
17-22從Hbase導出數據到MySQL
18章分布式數據倉庫Hbase
18-1分布式數據庫和關系型數據庫
18-2No-SQL數據庫與面向列數據庫特性講解
18-3Hbase發展歷史
18-4Hbase核心特性
18-5Hbase在Linux中的安裝方法
18-6Hbase配置文件與修改方法
18-7Hbase與Zookeeper集成
18-8Hbase完全分布式安裝與運行
18-9簡單備份模式
18-10Hbase邏輯模型
18-11Hbase物理模型
18-12paxos算法與運行機制
18-13靜態遷移與動態遷移
18-14Hbase基本操作方法
18-15Hbase Shell通用命令General
18-16表格創建命令Create
18-17常用查看命令list、describe
18-18使用put命令添加數據
18-19刪除數據delete、delete all命令
18-20查看數據scan、get命令
18-21修改數據命令alter
18-22表格刪除方法
18-23其他統計方法
18-24Hbase和Hive集成概述
18-25Hbase和Hive集成方法
18-26使用HQL操作Hbase中數據
18-27Hbase和Spark集成概述
18-28Hbase和Spark集成方法
18-29利用Spark編程讀取Hbase中數據
19章數據倉庫工具Hive
19-1數據倉庫誕生背景與概念介紹
19-2常用數據倉庫工具介紹
19-3分布式數據倉庫工具介紹
19-4Hive核心特性
19-5Hive部署與訪問
19-6Hive常用元數據服務與訪問接口
19-7Hive數據模型
19-8數據存儲結構
19-9Hive API distinct
19-10Hive API multi insert
19-11Hive API union all
19-12Hive API union all
19-13Hive API group by&order by
19-14Hive基本數據類型
19-15Hive復雜數據類型
19-16Hive數據定義方法
19-17創建、修改和刪除表方法
19-18視圖和索引的創建、修改和刪除
19-19表中加載數據的方法
19-20表中導出數據方法
19-21查詢操作
19-22連接操作
19-23子查詢
19-24數據倉庫企業開發平臺
19-25數據倉庫模型設計
19-26自助查詢系統設計
19-27寬表設計與用戶畫像
19-28利用Hive進行網站流量分析
20章Spark基本原理與核心組件
20-1分布式計算框架介紹
20-2Spark誕生背景與發展歷程
20-3Spark基本定位與核心特性
20-4Scala語言介紹：基礎語法、編譯環境、常用類型、聲明；行、字符、二進制與文本文件的讀取與寫入
20-5Scala 函數：控制結構（賦值、條件、循環、輸入輸出）與函數（參數與過程）；數組操作（定義、遍歷、轉換）及常用算法
20-6Scala對象操作：的類和對象構造與繼承、重寫、抽象、轉換；類與對象中特質的屬性與使用，包的使用與引入
20-7Spark運行架構
20-8Spark運行基本流程
20-9RDD設計背景與基本概念
20-10RDD特性
20-11RDD之間依賴關系
20-12RDD運行過程
20-13Spark三種部署方式
20-14Spark與Hadoop統一部署
20-15Spark結構化數據模塊Spark SQL
20-16Spark機器學習算法庫Spark MLlib
20-17Spark流式計算框架Spark Streaming
20-18新一代Spark流式計算框架Structured Streaming
20-19Spark圖計算框架GraphX
21章PySpark編程
21-1RDD創建方法
21-2RDD轉換操作
21-3RDD行動操作
21-4RDD惰性機制
21-5RDD持久化操作
21-6打印元素方法
21-7鍵值對RDD創建方法
21-8常用鍵值對轉換操作：reduceByKey、groupByKey、keys、values、sortByKey、mapValues、join等操作
21-9鍵值對RDD編程案例
21-10廣播變量
21-11累加器
21-12pyspark.sql模塊
21-13pyspark.streaming模塊
21-14pyspark.ml模塊
21-15pyspark.mllib模塊
21-16pyspark.SparkConf類
21-17pyspark.SparkContext類
21-18pyspark.SparkFiles類
21-19pyspark.RDD類
21-20pyspark.Accumulator類
21-21pyspark.Broadcast類
22章Spark SQL
22-1Spark SQL與shark
22-2Spark SQL基本設計結構
22-3Spark SQL高級數據結構
22-4高級數據結構DataFrame概念介紹
22-5DataFrame與RDD
22-6DataFrame創建方法
22-7DataFrame常用操作
22-8利用RDD轉化生成DataFrame
22-9利用反射機制推斷RDD模式方法
22-10使用編程方式定義RDD模式
22-11常用外部數據源
22-12Parquet基本介紹
22-13讀寫Parquet方法
22-14讀取MySQL中數據方法
22-15連接Hive讀寫數據方法
23章Spark ML
23-1機器學習入門介紹：機器學習基本思想、常用算法分類、算法庫等
23-2Spark機器學習包ML和MLlib介紹
23-3特征矩陣與標簽數組
23-4評估器與解釋器
23-5特征工程概念介紹
23-6機器學習流概念介紹
23-7MLlib入門介紹
23-8MLlib向量的創建與使用，包括密集向量、稀疏向量、標簽向量等
23-9MLlib矩陣的創建與使用，包括行矩陣、坐標矩陣、本地矩陣等
23-10MLlib基本統計方法：概括統計、相關性、抽樣方法、假設檢驗、核密度估計等
23-11降維操作：PCA主成分分析與SVD奇異值分解
23-12線性回歸分析
23-13邏輯歸回
23-14決策樹和隨機森林
23-15支持向量機SVM
23-16ML機器學習流創建方法
23-17特征抽取、轉化和選擇：TF-IDF、CountVectorizer、Word2Vec
23-18快速聚類算法
23-19協同過濾算法
23-20集成算法
23-21反向傳播神經網絡
23-22SVM支持向量機分類和支持向量機回歸
24章Spark Streaming
24-1流式計算簡介
24-2流式計算核心概念
24-3常用流式計算框架介紹
24-4Spark流式計算框架：Spark Streaming與Structured Streaming
24-5流式計算數據源介紹
24-6常用高級數據源
24-7分布式日志系統Flume介紹與安裝
24-8Flume使用方法
24-9分布式消息系統Kafka介紹與安裝
24-10Kafka使用方法
24-11Kafka和Flume集成
24-12Spark Streaming簡介
24-13Spark Streaming計算框架基本架構
24-14Dstream隊列流基本概念
24-15Spark Streaming與基本數據源集成：文件流、套接字流、RDD隊列流
24-16Spark Streaming與高級數據源集成：Kafka、Flume
24-17Dstream轉化操作與輸出操作
24-18Structured Streaming簡介
24-19Structured Streaming基本架構與計算流程
24-20DatazFrame創建與轉換
24-21利用Structured Streaming進行流查詢
24-22通過編寫獨立應用使用Structured Streaming
25章GraphX
25-1圖計算基本概念
25-2圖概念
25-3圖處理技術，如圖數據庫、圖數據查詢、圖數據分析、圖數據可視化等
25-4圖計算軟件
25-5屬性圖概念
25-6屬性圖實例
25-7創建屬性圖方法
25-8graphx類介紹
25-9使用RDD構建圖
25-10查看操作列表
25-11屬性操作
25-12結構操作
25-13關聯操作
25-14聚合操作
25-15緩存操作
25-16PageRank算法
25-17連通分支算法
25-18三角形計算算法
26章Flink流處理框架
26-1Flink的重要特點
26-2IDEA 集成開發環境
26-3Java基礎及應用:基礎語法、面向對象、異常處理、IO流、注解、反射等
26-4Flink部署
26-5Flink運行架構
26-6Flink 流處理API
26-7Flink中的Window
26-8時間語義與Wartermark
26-9ProcessFunction API
26-10狀態編程和容錯機制
26-11Table API 與SQL
26-12Flink CEP
27章大數據分析案例（三選二）
27-1數據采集平臺、數倉、離線\\實時分析平臺設計、框架選型、搭建流程及常見問題總結
27-2數據挖掘方法 論回顧
27-3CRISP-DM方法 論和SEMMA方法 論
27-4數據挖掘方法 論在大數據分析中的實踐應用方法
27-5利用HDFS和Hbase進行簡單數據處理
27-6利用Sqoop完成數據ETL過程
27-7利用數據倉庫工具和Spark SQL進行數據清洗
27-8利用Spark MLlib構建機器學習流進行建模分析
27-9利用PyEcharts進行結果可視化展示
27-10流量：用戶畫像與精細化營銷
27-11產品：產品生命周期管理
27-12活動：KPI檢測體系構建
27-13品牌：品類管理與多位能力模型構建
27-14客戶：客戶細分與用戶畫像
27-15產品：產品生命周期與用戶關系管理
27-16營銷：精 準營銷、網絡獲客、客戶維護與客戶生命周期管理
27-17用戶離網分析
27-18客戶價值評估
27-19用戶細分
27-20電信反欺詐模型的構建