数据分析实战

深入探索数据分析在商业领域的应用，学习如何利用数据驱动业务决策，提升商业价值。本周课程将涵盖： 商业指标体系构建： 探索关键业务指标，学习如何建立有效的指标体系，衡量业务表现。 用户行为分析： 深入了解用户行为模式，掌握用户细分、留存分析等方法，优化产品体验。 市场分析与竞争情报： 学习市场调研方法，分析竞争格局，制定有效的市场策略。 商业决策案例分析： 通过实际案例，学习如何运用数据分析解决商业问题，提升决策效率。

将详细介绍Python数据分析中AQI分析的基本流程，包括明确需求和目的、数据收集、数据预处理（包括数据整合、数据清洗）、以及描述性统计分析、推断统计分析和相关系数分析等内容。

聚焦金融行业，这套大数据挖掘分析实战教程整合了从理论到实践所需的全部资料，包括详细的文档讲解、完整的代码实现以及相关软件工具。

Scala与Spark：大数据分析利器 掌握Scala语言，驾驭Spark框架，释放大数据潜力 本资源深入探讨Scala编程语言在Spark大数据处理框架中的应用。通过实例演示，您将学习如何： 利用Scala简洁的语法进行数据操作 使用Spark连接并处理HDFS上的海量数据 与MySQL数据库进行交互，实现数据提取与存储 运用Spark SQL进行数据分析与挖掘 构建高效的大数据处理流程 探索Scala与Spark的强大组合，开启您的数据科学之旅！

本周数据分析课程的自主学习内容集中在 Excel 公式的实际应用上。重点练习的公式包括： SUM SUMIFS SUBTOTAL IF VLOOKUP MATCH INDEX & MATCH 组合 SUMIFS、MATCH、INDEX 组合 特别感谢戴师兄的知识分享！

Scala 与 Spark 大数据分析实战 Md. Rezaul Karim 著 本书深入讲解如何利用 Scala 编程语言的强大功能，结合 Spark 大数据处理框架，高效地分析海量数据。 主要内容： 掌握 Scala 语言的精髓，包括面向对象编程和函数式编程范式 探索 Spark 的多种应用场景，从简单的批处理作业到实时流处理和机器学习 通过实际案例学习如何使用 Spark 进行大规模数据分析 适合人群： 渴望学习 Spark 大数据分析技术的开发者 对 Scala 语言感兴趣，并希望将其应用于数据分析领域的程序员 学习收获： 深入理解 Scala 的面向对象和函数式编程概念 掌握 Spark 的核心原理和使用方法 能够使用 Spark 进行各种数据分析任务，例如数据清洗、转换、聚合等 构建基于 Spark 的机器学习模型 无需 Spark 或 Scala 经验，但具备编程经验（尤其是 JVM 语言）将有助于更快掌握相关概念。

拥抱实时洞察，释放数据潜能 本书以实战为导向，揭示如何利用 Splunk 从海量数据中实时挖掘商业价值。书中案例涵盖社交媒体数据，例如 Twitter 推文和 Foursquare 签到信息，并深入探讨机器数据的分析，如实时解析 Web 服务器日志文件和用户访问模式。告别被动应对舆论风向和客户行为变化的时代，Splunk 简易直观的引擎助您实时识别和响应事件。 Splunk 作为一款功能强大且易于上手的分析工具，在 大数据和运维智能 领域迅速崛起。它支持实时数据监控和事后数据挖掘，其出色的可视化功能帮助您从海量数据中精准定位价值所在。地理位置支持功能可将数据分布在地图上，让您深入分析特定区域的趋势和模式。

利用Python，采用支持向量机（SVM）算法对病例数据进行分类建模分析，包括数据读取、理解、准备、模型训练、应用和评估。该过程最终实现了病例的自动诊断分析。

深入掌握 SPSS v-18 版本核心功能，探索数据挖掘的奥秘。 本指南将带您逐步了解 SPSS v-18 的操作界面和功能模块，并结合实例解析数据挖掘的理论基础与实践应用。通过学习，您将能够： 熟练运用 SPSS 进行数据整理、分析和可视化； 理解数据挖掘的基本原理和常用算法； 掌握数据挖掘在各个领域的应用场景和案例分析。 指南内容涵盖： SPSS v-18 软件界面与基本操作 数据预处理与数据清理技术 描述性统计分析与推断性统计分析 数据挖掘算法原理与应用 (如分类、聚类、关联规则等) SPSS Modeler 图形化界面操作 数据挖掘案例解析 适用人群： 数据分析师、市场研究人员、科研人员 高校学生、教师以及对数据分析感兴趣的各界人士 学习本指南，您将能够有效提升数据分析技能，并利用数据挖掘技术发现数据背后的价值！

洞悉未来，驱动决策：预测型数据分析实战 本课程深入浅出地讲解如何运用 RapidMiner 解决实际商业问题。课程涵盖预测模型构建、数据预处理技巧以及模型评估与优化等核心内容，帮助学员掌握将数据转化为可执行商业策略的能力。 课程亮点： 以实战为导向，结合真实案例，演示如何利用 RapidMiner 进行预测分析。 涵盖数据预处理、特征工程、模型选择与调优等关键步骤。 注重实践操作，帮助学员快速上手并应用到实际工作中。 适用人群： 数据分析师 商业分析师 对数据分析和预测模型感兴趣的学生和职场人士 学习目标： 掌握 RapidMiner 的基本操作和功能。 理解预测型数据分析的基本原理和方法。 能够利用 RapidMiner 构建预测模型并进行模型评估与优化。 能够将预测模型应用于解决实际商业问题。