PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN NHU CẦU KHÁCH HÀNG VỚI NGÔN NGỮ R

Các học viên sẽ được trang bị kiến thức chung về phương pháp, quy trình phân tích dữ liệu dựa trên máy học và khai phá dữ liệu hiện đại, tại sao và làm thế nào để thực hiện quy trình từ mức độ tổng thể tới chi tiết. Học viên sẽ được học các kỹ thuật, công cụ để giải quyết các vấn đề đa dạng của phân tích dữ liệu, bao gồm việc thu thập và tạo lập dữ liệu, phân tích mô tả dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, đánh giá và kiểm định mô hình, triển khai mô hình trong thực tế. Các chủ đề này sẽ không đi quá sâu vào cơ sở lý thuyết mà hướng đến việc làm chủ các khái niệm bằng thực hành, giúp học viên nhanh chóng nắm bắt vấn đề, có khả năng áp dụng kiến thức vào giải quyết công việc thực tế.

Thời lượng: 4 ngày

Khóa học bao gồm:

Tổng quan về quy trình phân tích dữ liệu trong và ứng dụng trong các bài toán nghiệp vụ
Các công cụ thực hiện phân tích dữ liệu hiện đại
Kiến thức nền tảng về học máy và khai phá dữ liệu, đặc biệt là các thuật toán hỗ trợ phân tích, dự báo
Các kỹ thuật cơ bản mô hình hóa dữ liệu
Sử dụng R và RStudio để xây dựng một hệ thống phân tích dự báo

Nội dung khóa học

Ngày 1:

Tổng quan về quy trình phân tích dữ liệu

Tổng quan về quy trình phân tích dữ liệu
Xu hướng tiếp cận hiện đại trong phân tích dữ liệu
Ứng dụng phân tích dữ liệu trong các bài toán nghiệp vụ
Giới thiệu về học máy và khai phá dữ liệu
Cơ bản về ngôn ngữ R và Rstudio

Thống kê mô tả dữ liệu

Các kiến thức cơ bản về thống kê dùng trong phân tích dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu với các biểu đồ
Biến đổi dữ liệu
Phân tích quan hệ giữa các biến

Ngày 2:

Phân tích nhóm và thống kê so sánh nhóm

Phân tích sự khác biệt giữa các nhóm
Các kỹ thuật kiểm định giả thuyết thống kê
Phân tích ANOVA

Ngày 3:

Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả: mô hình tuyến tính

Mô hình hồi quy tuyến tính và ứng dụng
Luận giải, đánh giá và so sánh các mô hình
Cải tiến mô hình
Mô hình tuyến tính nâng cao: đa cộng tuyến và cách khắc phục, mô hình hồi quy logistic và ứng dụng
Thực hành xây dựng một ứng dụng dự báo

Ngày 4:

Phân tích nhân tố và Phân tích phân cụm