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大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

【課程目標(biāo)】本課程核心內(nèi)容為大數(shù)據(jù)建模、模型優(yōu)化、業(yè)務(wù)專題分析。
【學(xué)員要求】
1、每個(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)。
2、便攜機(jī)中事先安裝好Excel2013版本及以上。
3、便攜機(jī)中事先安裝好IBMSPSSStatisticsv19版本及以上。
4、便攜機(jī)中事先安裝好IBMSPSSModelerv14版本及以上。
注：講師可以提供試用版本軟件及分析數(shù)據(jù)源。

【授課方式】
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)+方法講解+實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題分析+工具實(shí)踐操作
采用互動(dòng)式教學(xué)，圍繞業(yè)務(wù)問(wèn)題，展開數(shù)據(jù)分析過(guò)程，全過(guò)程演練操作，讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實(shí)踐過(guò)程中獲得能力提升。

【課程大綱】
第一部分：數(shù)據(jù)建模篇
1、預(yù)測(cè)建模六步法
2、第一步：屬性篩選（降維）
需要選擇哪些屬性？如何派生新屬性？
常用方法：顯著性檢驗(yàn)、主成分分析…
從業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)邏輯來(lái)考慮
3、第二步：選擇模型
常用模型分類
各模型適用場(chǎng)景
基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適的模型
4、第三步：訓(xùn)練模型
利用數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行計(jì)算
模型參數(shù)優(yōu)化和調(diào)整
算法：最優(yōu)求解、距離、概率、信息增益…
5、第四步：評(píng)估模型
評(píng)價(jià)常用指標(biāo)：R^2，AUC，KS，誤差率，錯(cuò)誤率…
評(píng)估方法：留出法、N拆交叉驗(yàn)證、過(guò)擬合
6、第五步：優(yōu)化模型
模型優(yōu)化方向：模型和數(shù)據(jù)
優(yōu)化模型：調(diào)整模型、優(yōu)化公式、優(yōu)化算法
優(yōu)化數(shù)據(jù)：新增屬性、重新構(gòu)造屬性
7、第六步：應(yīng)用模型
模型解讀：模型含義、輸出結(jié)果
部署模型：開發(fā)模型、模型周期維護(hù)
8、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型優(yōu)化
顯著性檢驗(yàn)、線性檢驗(yàn)、非線性檢驗(yàn)、相互作用檢驗(yàn)、共線性檢驗(yàn)、誤差項(xiàng)檢驗(yàn)、過(guò)擬合檢驗(yàn)
9、分類預(yù)測(cè)模型優(yōu)化
Bagging算法
Boosting算法

第二部分：時(shí)間序列分析篇
1、如何對(duì)趨勢(shì)和季節(jié)性建模
2、時(shí)間序列及常用模型算法
3、使用移動(dòng)平均來(lái)消除季節(jié)性因素
一次移動(dòng)平均原理及其缺點(diǎn)
二次移動(dòng)平均原理及其公式
加權(quán)移動(dòng)平均原理及其公式
案例：平板電腦銷量分析
4、指數(shù)平滑
一次指數(shù)平滑原理及其公式
二次指數(shù)平滑原理及其公式
三次指數(shù)平滑原理及其公式
案例：煤炭產(chǎn)量分析
5、Holt-Winters分析
霍爾特-溫特斯原理
HW無(wú)季節(jié)模型及公式
HW加法模型
HW乘法模型
6、季節(jié)性和趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型
相加模型
相乘模型
7、評(píng)估模型質(zhì)量的指標(biāo)
判定系數(shù)R^2
標(biāo)準(zhǔn)誤差SER
8、評(píng)估預(yù)測(cè)值準(zhǔn)確程度的指標(biāo)
平均偏差MAD
均方差MSE或均方差平方根RMSE
平均誤差率MAPE

第三部分：降維技術(shù)
1、變量太多存在的問(wèn)題
2、數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題
3、變量降維技術(shù)的類型
利用業(yè)務(wù)知識(shí)選擇屬性
利用數(shù)據(jù)本身特征來(lái)選擇屬性
利用自變量和因變量的相關(guān)性來(lái)選擇屬性
將不顯著因素合并為顯著因子（PCA）
4、利用決策樹來(lái)選擇變量
5、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)選擇變量
6、利用變量聚類

第四部分：優(yōu)化問(wèn)題建模
1、優(yōu)化問(wèn)題的三個(gè)特點(diǎn)
可調(diào)整的參數(shù)
產(chǎn)生單一目標(biāo)值的目標(biāo)函數(shù)
參數(shù)的約束條件
2、解決優(yōu)化問(wèn)題的常用算法
線性規(guī)劃
遺傳算法
3、線性規(guī)劃應(yīng)用建模
4、遺傳算法
遺傳算法的基本框架
改進(jìn)及增強(qiáng)：選擇、交叉

第五部分：產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)及定價(jià)策略分析
1、產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)是一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題
2、常見的定價(jià)方法
3、產(chǎn)品定價(jià)的理論依據(jù)
需求曲線與利潤(rùn)*化
如何求解最優(yōu)定價(jià)
案例：產(chǎn)品最優(yōu)定價(jià)求解
4、如何評(píng)估需求曲線
價(jià)格彈性
曲線方程（線性、乘冪）
5、如何做產(chǎn)品組合定價(jià)
6、如何做產(chǎn)品捆綁/套餐定價(jià)
*收益定價(jià)（演進(jìn)規(guī)劃求解）
避免價(jià)格反轉(zhuǎn)的套餐定價(jià)
案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動(dòng)電話套餐定價(jià)
7、非線性定價(jià)原理
要理解支付意愿曲線
支付意愿曲線與需求曲線的異同
案例：雙重收費(fèi)如何定價(jià)（如會(huì)費(fèi)+按次計(jì)費(fèi)）
8、階梯定價(jià)策略
案例：電力公司如何做階梯定價(jià)
9、數(shù)量折扣定價(jià)策略
案例：如何通過(guò)折扣來(lái)實(shí)現(xiàn)薄利多銷
10、定價(jià)策略的評(píng)估與選擇
案例：零售公司如何選擇最優(yōu)定價(jià)策略
11、航空公司的收益管理
收益管理介紹
如何確定機(jī)票預(yù)訂限制
如何確定機(jī)票超售數(shù)量
如何評(píng)估模型的收益
案例：FBN航空公司如何實(shí)現(xiàn)收益管理（預(yù)訂/超售）

第六部分：客戶需求與產(chǎn)品設(shè)計(jì)建模
1、聯(lián)合分析法
2、離散選擇模型
如何評(píng)估客戶購(gòu)買產(chǎn)品的概率
如何指導(dǎo)產(chǎn)品開發(fā)？如何確定產(chǎn)品的重要特性
競(jìng)爭(zhēng)下的產(chǎn)品動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)
如何評(píng)估產(chǎn)品的價(jià)格彈性
案例：產(chǎn)品開發(fā)與設(shè)計(jì)分析
案例：品牌價(jià)值與價(jià)格敏感度分析
案例：納什均衡價(jià)格
3、品牌價(jià)值評(píng)估
4、新產(chǎn)品市場(chǎng)占有率評(píng)估

第七部分：精準(zhǔn)推薦模型
1、從搜索引擎到推薦引擎
2、個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景
3、推薦系統(tǒng)的評(píng)測(cè)
用戶滿意度
預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度
覆蓋率…
4、常用產(chǎn)品推薦模型及算法
分類預(yù)測(cè)
關(guān)聯(lián)分析
協(xié)同過(guò)濾
5、個(gè)性化精準(zhǔn)營(yíng)銷的推薦策略
結(jié)束：課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。

大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)