数据建模流程及方法介绍

￥150.00 （共1天）

建模分析 形式：远程

课程大纲或详细介绍:

1.什么需求适合使用什么模型：根据客户研究的问题，详细讲解如何找到合适的模型进行建模。
2.什么数据适合使用什么模型：根据客户收集到的数据，详细讲解在众多方法中，找到最好的或性价比最高的模型。
3.具体的建模流程：
包括数据收集、清洗、分析、建模、优化及解释等多个方面。
4.模型介绍（分实战和理论）
主要是模型能解决什么问题、解决的效果以及优缺点等。
5.模型优化
主要包括：如果建模结果不理想，该从哪些方面进行优化。
6.模型输出解释
主要是对不同模型输出的结果进行解释。
备注：
1.课程内容不固定，主要是根据客户的论文实证、项目建模等具体的需求而定。
2.主要涉及的模型是一般的统计模型和传统的数据挖掘算法，大致包括：描述性分析、线性回归、非线性回归、时间序列Var\\garch等模型、面板模型、逻辑回归、主成分分析、灰色关联分析、问卷调查等；决策树、关联分析、聚类、支持向量机、随机森林、GBDT、XGBoost等。