《大數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)分析實(shí)戰(zhàn)：從需求拆解到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)》V5

大數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)分析實(shí)戰(zhàn)：從需求拆解到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)
課程背景：
數(shù)字化與智能化深度融合的當(dāng)下，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心生產(chǎn)資料，算法技術(shù)的成熟迭代推動(dòng)著各行業(yè)商業(yè)模式重構(gòu)。預(yù)測(cè)算法作為挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的核心工具，憑借前瞻性優(yōu)勢(shì)，能基于歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察市場(chǎng)需求、業(yè)務(wù)態(tài)勢(shì)及風(fēng)險(xiǎn)路徑，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中構(gòu)筑核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵抓手。
然而多數(shù)企業(yè)面臨共性痛點(diǎn)：海量數(shù)據(jù)沉淀無法轉(zhuǎn)化為有效預(yù)判能力，依賴經(jīng)驗(yàn)決策導(dǎo)致滯后性，缺乏系統(tǒng)的預(yù)測(cè)算法知識(shí)體系與實(shí)戰(zhàn)方法，難以前置規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、精準(zhǔn)捕捉機(jī)遇，最終制約業(yè)務(wù)創(chuàng)新與資源優(yōu)化配置，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中陷入被動(dòng)。
本課程精準(zhǔn)把握理論與實(shí)踐的平衡，既深耕預(yù)測(cè)算法的核心理論內(nèi)核，助力學(xué)習(xí)者構(gòu)建扎實(shí)的知識(shí)根基，又聚焦實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，賦能學(xué)習(xí)者將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為解決實(shí)際問題的能力。課程團(tuán)隊(duì)通過系統(tǒng)梳理長(zhǎng)期以來零散混亂的預(yù)測(cè)算法知識(shí)體系，以“預(yù)測(cè)入門—核心算法—應(yīng)用實(shí)踐”的階梯式遞進(jìn)邏輯展開教學(xué)，循序漸進(jìn)地引導(dǎo)學(xué)習(xí)者走進(jìn)預(yù)測(cè)技術(shù)的世界，更將為大家?guī)硪庀氩坏降闹R(shí)沉淀與能力躍升。
課程收益：
1. 系統(tǒng)性地理解預(yù)測(cè)的核心內(nèi)涵，建立對(duì)預(yù)測(cè)技術(shù)的全面認(rèn)知框架，為后續(xù)深入學(xué)習(xí)奠定堅(jiān)實(shí)的認(rèn)知基礎(chǔ)。
2. 全面掌握預(yù)測(cè)的完整方法論體系，重點(diǎn)攻克特征構(gòu)建及選擇這一核心難點(diǎn)。
3. 深入理解主流預(yù)測(cè)算法的核心原理與應(yīng)用價(jià)值，清晰掌握不同算法的適用場(chǎng)景、數(shù)據(jù)要求及性能優(yōu)劣，能夠結(jié)合具體業(yè)務(wù)問題的特點(diǎn)，針對(duì)性選用適配的算法邏輯，避免“算法選型盲目化”的問題。
4. 熟練掌握預(yù)測(cè)模型從搭建到落地的全流程實(shí)操方法，真正實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)能力從“理論認(rèn)知”到“業(yè)務(wù)落地”的轉(zhuǎn)化。
課程時(shí)間：2天，6小時(shí)/天
課程對(duì)象：與數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)應(yīng)用相關(guān)的政府機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位的管理人員、技術(shù)人員
課程方式：講師講授+舉例分析+學(xué)習(xí)思考+小組討論+預(yù)測(cè)實(shí)操課程大綱
第一講：大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)入門——基礎(chǔ)認(rèn)知與核心邏輯一、什么是“預(yù)測(cè)”
1. 預(yù)測(cè)的定義
2. 預(yù)測(cè)的特點(diǎn)
3. 預(yù)測(cè)的分類
1）按范圍分類：宏觀預(yù)測(cè)、微觀預(yù)測(cè)
2）按時(shí)間長(zhǎng)短分類：短期預(yù)測(cè)、中期預(yù)測(cè)、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)
3）按有無假設(shè)條件分類：條件預(yù)測(cè)、無條件預(yù)測(cè)
4）按預(yù)測(cè)結(jié)果的要求分類：定性預(yù)測(cè)、定量預(yù)測(cè)、定時(shí)預(yù)測(cè)
5）按趨勢(shì)是否確定分類：確定性預(yù)測(cè)、隨機(jī)性預(yù)測(cè)
6）按預(yù)測(cè)依據(jù)分類：動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)、靜態(tài)預(yù)測(cè)
4. 有效“預(yù)測(cè)”須注意
——目的性、連貫性、關(guān)聯(lián)性、近大遠(yuǎn)小、概率性、反饋性、及時(shí)性、經(jīng)濟(jì)性
二、什么是“大數(shù)據(jù)”
思考：通過生活實(shí)例，說明大數(shù)據(jù)的存在和必要性。
1. 政策推動(dòng)
2. 范式變革
1）信息化
2）數(shù)字化
3）智能化
4）智慧化
3. 認(rèn)知亂象
4. 大數(shù)據(jù)的核心內(nèi)涵
案例：寓言故事，對(duì)象定義不清的大數(shù)據(jù)啟發(fā)。
5. 大數(shù)據(jù)的定義
6. 大數(shù)據(jù)的目標(biāo)要求
思考分享：工作生活中您認(rèn)為哪些算得上大數(shù)據(jù)？為什么？三、大數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)
1. “大數(shù)據(jù)”與“預(yù)測(cè)”的關(guān)系定位
2. “大數(shù)據(jù)”與“預(yù)測(cè)”的邏輯關(guān)系
3. 大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的特征
1）全樣，而非抽樣
2）效率，而非精確
3）相關(guān)，而非因果
案例：球賽勝負(fù)預(yù)測(cè)、氣象預(yù)測(cè)
思考分享：消除認(rèn)識(shí)偏差
第二講：大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法——方法體系與技術(shù)原理
思考：“在什么時(shí)候需要引入流程”？
一、大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)流程
——確定主題要素、開展數(shù)據(jù)治理、選擇方法、分析規(guī)律、建立模型、評(píng)估效果
二、大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法
思考：“為什么奶茶店雨天銷量高”？
1. 確定主題要素
分享：請(qǐng)列舉一個(gè)預(yù)測(cè)目標(biāo)，說明其主題要素。
2. 開展數(shù)據(jù)治理
思考：生活工作中，是否進(jìn)行過數(shù)據(jù)治理，請(qǐng)簡(jiǎn)單介紹。
3. 選擇方法
思考：六類方法的生活實(shí)例。
——相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、頻譜分析、趨勢(shì)分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析
4. 分析規(guī)律
1）為什么要“分析規(guī)律”
2）規(guī)律分類
——趨勢(shì)性、周期性、波動(dòng)性、相關(guān)性、相似性、項(xiàng)關(guān)聯(lián)性、段關(guān)聯(lián)性
5. 建立模型
1）構(gòu)建特征：獲得表現(xiàn)力強(qiáng)的特征
2）特征選擇：選出特征子集
3）算法選擇，模型構(gòu)建
案例：“房?jī)r(jià)”預(yù)測(cè)
a線性回歸模型－嶺回歸
案例：“地區(qū)GDP”預(yù)測(cè)
b線性回歸模型－分位數(shù)回歸
案例：“城鎮(zhèn)居民收入分布”預(yù)測(cè)
c復(fù)雜回歸模型－支持向量機(jī)回歸
案例：“交通流量”預(yù)測(cè)
d時(shí)間序列模型－向量自回歸
案例：“宏觀經(jīng)濟(jì)”預(yù)測(cè)
4）模型測(cè)試：檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?br /> 5）模型優(yōu)化：參數(shù)優(yōu)化
思考：通過實(shí)例對(duì)模型參數(shù)優(yōu)化進(jìn)行描述說明。
6. 評(píng)估效果
三、預(yù)測(cè)保障方法
1. 界定問題
案例：以企業(yè)中層管理者對(duì)“市場(chǎng)占有率”的預(yù)測(cè)，說明問題界定的三個(gè)方面。
2. 判斷預(yù)測(cè)法
案例：以是否買房為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)房產(chǎn)前景進(jìn)行預(yù)測(cè)，說明判斷預(yù)測(cè)的三個(gè)方面。
3. 外推預(yù)測(cè)法
案例：以汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)某一類汽車的銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)，說明外推預(yù)測(cè)法的三個(gè)方面。
4. 因果預(yù)測(cè)法
案例：以大氣環(huán)境的變化為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)霧霾的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，說明因果預(yù)測(cè)法的三個(gè)方面。
思考分享：請(qǐng)談一談自己親身經(jīng)歷的預(yù)測(cè)實(shí)例，并說明預(yù)測(cè)過程。
第三講：大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)應(yīng)用——行業(yè)落地與實(shí)踐案例一、電力行業(yè)負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)
二、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的需求分析
三、短期日負(fù)荷預(yù)測(cè)過程
1. 確定主題要素
2. 開展數(shù)據(jù)治理
3. 選擇方法分析規(guī)律
4. 構(gòu)建特征，選擇特征
5. 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)
1）確定最優(yōu)參數(shù)
2）建模預(yù)測(cè)
6. 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的效果評(píng)估
7. 基于LS－SVMR算法的預(yù)測(cè)
1）確定最優(yōu)參數(shù)
2）建模預(yù)測(cè)
8. 基于LS－SVMR算法預(yù)測(cè)的效果評(píng)估
思考與總結(jié)：
1. 實(shí)操注意什么
2. 實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)是什么
3. 掌握程度是什么
預(yù)測(cè)實(shí)操：選擇一個(gè)行業(yè)需求，進(jìn)行預(yù)測(cè)：需求分析、確定主題、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、選擇算法分析規(guī)律、建立模型、效果評(píng)估。

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