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數據挖掘的目的是更好地幫助業務，所以要首先從商業的角度理解項目需求，在此基礎上再對數據挖掘的目標進行定義
模型的作用是找到有價值的數據，獲得的數據需要進行可視化，轉化成用戶可以使用的方式，同時要持續監控和維護
嘗試收集部分數據，然后對數據進行探索，包括數據描述、數據質量驗證等，這有助于對收集到的數據有初步的認知
對模型進行評價，并檢查構建模型的每個步驟，確認模型是否實現了預定的商業目標
開始收集數據，并對數據進行清洗、數據集成等操作，完成數據挖掘前的準備工作
選擇和應用各種數據挖掘模型，并進行優化，以便得到更好的分類結果
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講解Python背景、國內發展狀況、基礎語法、數據結構及繪圖操作等內容。特別針對向量計算這塊，著重介紹Python在這方面的優勢及用法。
講解統計分析基礎，包括統計學基本概念，假設檢驗，置信區間等基礎，并結合數據案例說明其使用場景和運用方法。介紹數據分析流程和常見分析思路，并結合案例進行講解。
從數據接入、數據統計、數據轉換等幾個方面進行講解。數據接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數據庫操作；數據統計包含Pandas包的具體用法和講解；數據轉換包含對數據集的關聯、合并、重塑等操作。此外，針對海量數據的情況下，介紹在Spark平臺上的數據處理技術，并結合真實環境進行操作講解。
講解數據挖掘基本概念，細致講解業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估、模型部署各環節的工作內容及相關技術；結合業界經典場景，講解數據挖掘的實施流程和方法體系。
細致講解抽樣、分區、樣本平衡、特征選擇、訓練模型、評估模型等數據挖掘核心技術原理，并結合案例講解其具體實現和用法。尤其針對樣本平衡，重點講解人工合成、代價敏感等算法；針對特征選擇，重點講解特征選擇的核心思路，并結合Python進行案例演示。
降維是大數據分析非常重要的算法，它可以在降低極少信息量的情況下，極大地縮小數據規模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理，并結合案例進行Python實現。特別地，針對海量數據情況下的應用場景，講解實現思路和Python案例。
決策樹是非常經典的算法，一般常見于小數據的挖掘。由于決策樹具有極強的可解釋性，針對海量數據仍然是非常重要的實用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現原理，并結合案例進行Python實現。
實戰部分：基于好萊塢百萬級的影評數據，對數據進行建模、清洗、透視表操作。然后根據用戶畫像分析不同的用戶喜好通過機器學習算法對不同性別、年齡階段的用戶進行定制化的電影推薦，最后把推薦的電影進行可視化的展示操作
大數據分析技術可以幫助我們去發現、解決一些業務問題，然而如何去判斷我們的改進是否生效，是否在業務指標上呈現過一定的因果邏輯，則是一個重要問題和分析方向。本節主要介紹因果推理算法，包括貝葉斯推理、狀態空間模型以及CausalImpact工具等內容，并結合案例進行Python實現。
對于大數據的建模任務，我們可以基于深度學習來實現，不僅能夠針對海量數據進行建模，其效果也非常不錯。本節主要講解深度學習的發展歷程，DBN、DNN等經典深度學習算法，深度學習優化算法以及一些技巧。同時，介紹Keras、OpenCV庫的使用方法，并結合案例進行Python實現。
實戰部分：基于YOLO面部模型，完成對圖片和視頻的人臉識別，實戰中會講解YOLO的重要類和函數。主要內容包括YOLO庫的安裝和部署、圖像增強、像素操作、圖形分析等各種技術，并且詳細介紹了如何處理來自文件或攝像機的視頻，以及如何檢測和跟蹤移動對象。
數據可視化是大數據分析的重要手段，通過合理地使用圖表，不僅可以簡潔地表達數據的含義，高效地發現問題，還可以為報告的編寫以及數據分析web應用增色不少。本節主要講解常用的數據分析圖表及其使用場景，介紹數據可視化的方法論，避免生搬硬套的使用圖表，針對不同的業務場景和需求，合理選擇可視化方法。介紹的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可視化庫。
數據分析報告在大數據分析過程中具有重要價值，它體現了大數據分析的目的、過程和結果，以及對發現問題的解讀、改進方案等等，本節主要講解使用Notebook編寫數據分析報告的具體方法，以及編寫數據分析報告的方法論，并結合案例講解其用法。
Seaborn是一款不錯的可視化框架，它和 Pandas一樣是建立在 Matplotlib 之上的。可以基于Seaborn快速開發一個輕量級的數據分析web應用。在網頁中嵌入圖表、數據以及分析的算法，非常適合打造企業內部的敏捷數據分析工具集。本節主要介紹Pie、Scatter、Radar等等各種可視化解決方案，同時講解一個用Seaborn實現數據分析功能（兼圖表）的實際案例，搭建服務器，在企業內部實現輕量級數據分析應用。
DeepSeek作為一款全能型AI助手，致力于提升職場工作效率。通過其核心功能，DeepSeek能幫助職場人士自動化處理會議紀要、合同提取、PPT制作等日常任務，從而節省時間并提高工作效率。它還能夠通過精準的數據分析為決策提供洞察，并激發創意生成內容，如短視頻腳本和文案，徹底打破傳統內容生成的思維模式。
Dify是一款低代碼應用開發平臺，通過與DeepSeek R1的無縫集成，能夠快速構建定制化的智能應用。利用Dify，用戶可以輕松實現工作流自動化和智能增強，進一步提升業務效率。DeepSeek R1在客服自動應答、智能文檔處理、數據分析等多個場景中得到廣泛應用，通過優化工作流，簡化多步驟任務，提高整體業務流程的自動化水平，從而實現職場賦能和創新驅動。