課程大綱： 財務數據分析應用培訓
1 審時度勢提出目標任務的能力
1-1 背景介紹、分析邏輯
1-2 分析現狀以及發展趨勢
2 圍繞目標任務組織數據的能力
2-1 基本原則、數據源（核心數據）
2-2 數據源（跨界數據、互聯網數據）
2-3 數據采集與存儲
2-4 數據整理
2-5 數據質量分析
3 基于良好的素養構建模型的能力
3-1 主要思路、分析環境、分析目標、樣本分組
3-2 數據處理(原理介紹）
3-3 數據處理(程序演示）
3-4 樣本選擇
3-5 模型構建：神經網絡、決策樹
3-6 模型構建：支持向量機、K近鄰回歸
3-7 模型構建：隨機森林基本原理
3-8 模型構建：隨機森林程序實例
3-9 模型構建：五折交叉檢驗程序實例
3-10 模型構建：時間序列
3-11 模型構建：貝葉斯網絡
3-12 模型構建：關聯規則分析1
3-13 模型構建：關聯規則分析2
3-14 模型構建：文本挖掘
3-15 附加價值：隨機森林變量重要性等
3-16 總結-案例的主程序介紹
4 對輸出結果的專業解析與呈現能力
4-1 分層次的專業化展現
4-2 大數據可視化展現
加入高級會員獲得助教答疑
