大數據時代下的金融數據挖掘

時數費用:24小時 / 22000元 ,優惠價 16000元

期別 開課日期 結束日期 上課時段 開課情況
[台北]SE3313
107/8/4
107/8/12
週六、日  假日
[台北]SE3314
107/11/10
107/11/18
週六、日  假日
招生對象

(1)各行業資料分析、數據挖掘從業者
(2)金融、電信、零售、醫學等各行業業務資料分析人員
(3)政府事業單位從事大數據挖掘相關專案人員
(4)對資料採礦技術感興趣的各界人員

《預備知識》

熟悉 Windows 作業系統的基本操作。

課程目標

企業想要在競爭激烈的市場中勝出,決策的速度和反應的效率尤為重要。
透過本課程深入淺出的訓練,可以使學員瞭解到:
(1)什麼是顧客關係管理(CRM-Customer Relationship Management);
(2)顧客關係管理系統的架構及其組成元素;
(3)如何利用顧客關係管理系統來進行行銷活動;
(4)什麼是資料採礦(Data Mining);
(5)資料採礦技術的功能分類;
(6)資料採礦技術的績效增益;
(7)資料採礦技術的產業標準;
(8)如何利用資料採礦技術來篩選關鍵變量(Key Attribute);
(9)如何利用資料採礦技術來進行交叉銷售(Cross-Selling);
(10)如何利用資料採礦技術來評估客戶的信用風險(Credit Risk);
(11)如何利用資料採礦技術來建立銀行客群(Customer Segmentation);
(12)如何利用資料採礦技術來分析顧客行為、產生商業智慧並發展行銷策略);
藉由使用資料採礦工具Weka來完成上述的各項工作,透過資料採礦範例的練習以期熟悉資料採礦的相關技術,並通過課後測驗。

課程大綱

【Part 1.顧客關係管理及基礎資料採礦技術】
1-1.顧客關係管理系統的架構及其組成元素
1-2.銀行業如何利用顧客關係管理系統來進行行銷活動
1-3.資料採礦技術的功能分類
1-4.資料採礦技術的績效增益
1-5.資料採礦技術的產業標準
1-6.資料採礦基本觀念與實際應用解說

【Part 2.基礎資料採礦技術】
2-1.資料採礦技術的流程-SEMMA & CRISP DM
2-2.資料前處理(Data Preprocessing)技術
2-3.Attribute Selection(欄位選擇)
* Data Integration(資料整合)
2-4.Data Cleansing(資料清理):
* Wrong Value(錯誤值)
* Outlier(離群值)
* Null Value(空值)
2-5.Attribute Enrichment(欄位擴充):
* 內/外部資料的擴充方法
2-6.Data Coding(資料編碼):
* Data Transformation(資料轉換)
* Data Reduction(資料精簡)
* Record Reduction(記錄精簡)
* Attribute Value Reduction(欄位值精簡)
* Attribute Reduction(欄位精簡)


【Part 3.進階資料採礦技術】
3-1.訓練資料與測試資料的產生方法
3-2.關鍵變量(Key Attributes)發掘技術
* 卡方檢定(Chi-square Test)
* t檢定及ANOVA檢定(t Test & ANOVA Test)
* 利用決策樹(Decision Tree)選擇關鍵變量
3-3.分類之簡單貝式(Naive Bayes)
3-4.分類之決策樹(Decision Tree)
3-5.分類之類神經網路(Neural Network)
3-6.分類之羅吉斯迴歸(Logistic Regression)
3-7.分群(Clustering)之階層式分群(Hierarchical Clustering)
3-8.分群(Clustering)之k-平均分群(K-Means Clustering)
3-9.關聯分析(Association Analysis)
3-10.序列分析(Sequence Analysis)
3-11.線性迴歸(Linear Regression)
3-12.迴歸樹(Regression Tree)
3-13.類神經網路(Neural Network)-非線性迴歸

以上課程內容,本中心保留變更及調整的權利
課程資訊

課程承辦:呂如蘋 E-Mail: 聯絡電話: 傳真:(02)66316598

上課地址:[台北] 台北市大安區復興南路一段390號2,3,15樓 (捷運大安站斜對面)

上課時間:日間班與假日班:09:00-16:30(或17:00) 夜間班:18:45-21:45

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