第一天上午：統(tǒng)計分析原理
1、從最簡單的案例開始
2、統(tǒng)計基礎
3、描述性統(tǒng)計
4、用SPSS實現(xiàn)描述性統(tǒng)計的案例
5、回歸分析：線性回歸
6、回歸分析：logistics回歸
7、用SPSS實現(xiàn)回歸分析的案例
8、可視化工具

第一天下午：數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫介紹
1、數(shù)據(jù)庫概述
2、SQL（基本的增、刪、改、查）
3、SQL（稍復雜的子句或嵌套）
4、基于MySQL的上機操作SQL語言
5、數(shù)據(jù)倉庫：度量與維度
6、數(shù)據(jù)倉庫：星型模型、雪花模型
7、ETL
8、上機操作（構建一個cube）

第二天上午：數(shù)據(jù)挖掘方法（1）
1、基本概念
2、R語言簡介
3、特征提取
4、決策樹模型
5、用R語言實現(xiàn)的決策樹案例
6、精確率、召回率與F1
7、監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習

第二天下午：數(shù)據(jù)挖掘方法（2）
1、聚類分析
2、用R語言實現(xiàn)的聚類分析案例
3、關聯(lián)規(guī)則
4、用R語言實現(xiàn)的關聯(lián)規(guī)則案例
5、神經網(wǎng)絡
6、用R語言實現(xiàn)的神經網(wǎng)絡案例 

葉梓，上海交通大學計算機專業(yè)博士畢業(yè)，高級工程師。主研方向：數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能。歷任國內知名上市IT企業(yè)的AI技術總監(jiān)、資深技術專家，市級行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺技術負責人。

長期負責城市信息化智能平臺的建設工作，開展行業(yè)數(shù)據(jù)的智能化應用研發(fā)工作，牽頭多個省級、市級行業(yè)智能化信息系統(tǒng)的建設，主持設計并搭建多個省級、市級行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺。參與國家級人工智能課題，牽頭上海市級人工智能示范應用課題研究。

帶領團隊在相關行業(yè)領域研發(fā)多款人工智能創(chuàng)新產品，成功落地多項大數(shù)據(jù)、人工智能前沿項目，其中信息化智能平臺項目曾榮獲：“上海市信息技術優(yōu)秀應用成果獎”。帶領團隊在參加國際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績。參與國家級、省級大數(shù)據(jù)技術標準的制定，曾獲省部級以上的科技創(chuàng)新一等獎。

1.      論文發(fā)表/項目經歷

在國內外期刊、會議中發(fā)表論文27篇，其中被SCI/EI收錄4篇

項目經歷：

l  上海市城市信息化人工智能項目 項目負責人

ü  研發(fā)智能服務系統(tǒng)，包括：元宇宙與虛擬數(shù)字人、基于人工智能的內容生成（AIGC）、基于NLP技術的對話系統(tǒng)、基于深度學習的圖像識別系統(tǒng)、基于智能推理的行業(yè)推薦系統(tǒng)。

相關工作：

作為項目總負責，負責項目管理、產品研發(fā)、系統(tǒng)分析、技術指導、算法指導等。

l  上海市城市智能信息化工程 總工程師

ü  采用大數(shù)據(jù)技術，建設市級信息平臺，完成試點單位接入并采集居民相關信息，實現(xiàn)市級平臺檔案等服務，并實現(xiàn)所有單位的全面接入。

ü  為解決超量數(shù)據(jù)的存儲與計算的問題，搭建了存儲全市數(shù)據(jù)的云計算平臺，并在其上進行了基于大數(shù)據(jù)的分析和挖掘工作。

相關工作：

作為總工程師，負責技術管理、系統(tǒng)分析、云平臺數(shù)據(jù)存儲設計、數(shù)據(jù)分析與挖掘指導、開發(fā)指導。

l  上海市城市信息化領域智能聯(lián)網(wǎng)工程 技術經理

ü  建設內容包括：接入單位的聯(lián)網(wǎng)；智能卡的實現(xiàn)；城市信息化智能平臺的升級；科研平臺的擴展與升級；建立決策支持系統(tǒng)；評估體系的展示設計；短信平臺的實現(xiàn)；違規(guī)操作的提醒；協(xié)同智能服務平臺的實現(xiàn)等。

相關工作：

作為技術經理負責總體架構設計、接口設計、大數(shù)據(jù)平臺設計、AI技術指導等。

3. 主攻方向

具有扎實的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習等人工智能理論基礎；了解AIGC等技術前沿動態(tài)。

精通機器學習、深度學習的理論、模型、算法、調優(yōu)等；精通算法設計；

熟悉深度學習在自然語言處理、計算機視覺兩大核心領域的實用技巧；

15年以上的程序開發(fā)經驗，熟悉常用程序開發(fā)架構，獨立完成多個產品級軟件的設計與開發(fā)。

• 業(yè)務數(shù)據(jù)分析II（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析有多個含義，普通含義的數(shù)據(jù)分析包括展現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢，對數(shù)據(jù)做分類匯總，發(fā)現(xiàn)其中的TOPN數(shù)據(jù)，對比數(shù)據(jù)的不同與變化等。這些常規(guī)分析可以通過數(shù)據(jù)透視表來完成。這些內容在課程《業(yè)務數(shù)據(jù)分析I》中已經詳細介紹了。而對數(shù)據(jù)的深入分析還包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的模式，規(guī)律，相關性及因果關系，預測未來業(yè)務數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析從而發(fā)現(xiàn)問題等等。 ..

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• 業(yè)務數(shù)據(jù)分析I（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)應用的重要目的。海量的，紛繁復雜的原始數(shù)據(jù)只有經過分析才能抽取關鍵信息，獲得對數(shù)據(jù)的準確認知，才能對未來起到知道作用。本課程從準備數(shù)據(jù)開始，一步一步的經過數(shù)據(jù)整理，分析，最終做出報表呈現(xiàn)分析結果，并通過各個領域的案例，使您可以快速將學習到的分析和預測方法落實到您的實際工作中。【課程大綱】（..

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• 數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧

   

  課程背景據(jù)統(tǒng)計，我們日常工作中，通過視覺獲取的信息超過70%，所以如何將數(shù)據(jù)圖示化、視覺化，如果讓老板、領導或者客戶、消費者在短時間內迅速get到你想表達的信息在當今信息化時代顯得尤為重要?；谏虅諔眯枰?，Office高效辦公專家李憲磊老師以多年的企業(yè)實戰(zhàn)工作經驗和企業(yè)實際需求為出發(fā)點，開發(fā)出《數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧》課程。本課程結合日常的數(shù)據(jù)信..

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• 服裝行業(yè)終端店長——店鋪商品數(shù)據(jù)分析課程

   

  【課程大綱】1.店鋪商品的構成分析2.店鋪商品的訂貨方法3.店鋪商品數(shù)據(jù)分析的要點4.店鋪商品陳列的方法5.店鋪商品促銷管理方法6. 店鋪商品庫存管理

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• 新零售用戶行為數(shù)據(jù)分析與產品優(yōu)化

   

  第一單元 用戶分類1.用戶分析集中的三個方面u用戶統(tǒng)計監(jiān)控u用戶定向營銷u用戶調研2.互聯(lián)網(wǎng)思維——用戶為中心u顧客-用戶u顧客為中心-用戶為中心u顧客至上-用戶體驗至上3.用戶分析的指標u訪問用戶數(shù)u新用戶數(shù)u活躍用戶數(shù)u流失用戶數(shù)4.新老用戶5.新活躍用戶和流失用戶 ..

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• 移動互聯(lián)網(wǎng)時代的精焳營銷-數(shù)據(jù)分析

   

  一、大數(shù)據(jù)未來的通行證美國的大數(shù)據(jù)、阿里的大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)改變未來未來誰是王者案例：未來的一天、IBM的規(guī)劃二、數(shù)據(jù)分析五步法1）數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)搜集不等CRM2）數(shù)據(jù)清洗3）數(shù)據(jù)建模4) 數(shù)據(jù)整理三、市場調查1）市場調研帶來哪些價值機會點研究品牌研究廣告促銷研究滿意度研究四、數(shù)據(jù)分..

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