| 火龙果软件工程技术中心
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2014年12月，火龙果软件为某电力能源技术公司实施的数据分析与挖掘培训圆满结束，学员关键培训需求：
1. 数据挖掘的中算法的应用场景
2. 实践中样本筛选的方法？（异常值剔除、预测与训练集的划分）
3. 变量筛选的方法？
4. 各种算法的复杂度和效率对比
5. 平台的运算速度如何保证
6. 数据分析如何平台化
7. 算法的参数选择技巧
8. 如何将数据挖掘的基本算法应用到实际工作中
9. 是否有满足电气、机械背景下的算法，比如傅里叶变换，非线性动力等
10.学习与电气、机械相关的数据挖掘方式方法以及模式识别算法的部署
11.算法的准确度，如何验证某算法得出的结果是否符合现实规律
12.最新的数据挖掘技术和工具有哪些
13.如何预先判断数据预处理中应使用的策略（如缺失值的填充方法等）
14.如何根据公司的业务来判断采用数据挖掘中的哪些相关技术 |
火龙果软件在培训前了解了每一位学员的背景和培训需求，培训由火龙果软件实践经验丰富的资深技术顾问实施，通过具体实际案例深入剖析数据分析与挖掘技术在新能源行业的应用，同时与学员交流了工作中遇到的问题。学员反馈如下：
- 初步了解数据挖掘；
- 了解了数据挖掘的基础知识；
- 了解SPSS应用，熟悉建模过程；
- 了解多种DM方法；
- 学到的数据挖掘、数据处理方法会应用到实际工作；
- 学习了各类算法及案例应用；
- 对数据挖掘有一定的了解，熟悉了SPSS工具的使用；
- 了解数据挖掘基本算法和使用场景；
- 了解和学习了数据挖掘的常用技术；
- 梳理了数据分析与挖掘的基本理论；
- 初步了解了数据挖据的步骤和方法；
- 了解了数据的挖掘方式，学会了如何对数据进行挖掘分析和预测。
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培训现场
课程大纲：数据挖掘与分析（互联网行业）
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