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python数据分析与数据挖掘相关知识体系

本次课程目标学员为中、高阶产品经理及产品运营经理。通过对互联网竞品&产品分析体系的全新理解，使目标学员快速学习及理解竞品分析最大价值：更深度的了解对手、了解用户、了解产品功能背后深层含义，才是竞品分析的价值体现。 学后可快速运用到工作中，达到产品思维能力快速提升之效果。

本课程由互联网资深专家鲁克老师授课，力图通过互联网的发展格局和经典的运营和市场案例，来诠释一些通用的方法论和知识体系，能够离开案例抽象一些形而上的知识，以运用到不同企业的具体情况中，为企业的产品定位、战略定位、以用户竞合分析带来提升。

本课程解析了性能测试理论知识，分析性能测试的体系建设过程、性能测试团队建设过程，理清整个性能测试执行流程及整个过程的执行控制。详解业务统计数据到场景的转化过程。详解性能场景设计。详细讲解工具的使用原理，详细描述了性能测试执行过程中出现问题的控制方法，重点解析了性能分析的逻辑思路和问题处理方法。提高对整个系统的认知高度。描述了性能测试报告的编写技巧。

很多时候开发组和过程管理组都存在一个矛盾，就是开发组熟悉业务但不擅长方法，而过程组擅长方法而不熟悉业务。本咨询包旨在介绍一种能贯穿整个研发过程中的需求管理方法，使得各种不同角色的需求能无缝地集成在一起。我们会看到如何在功能点思想的指导下，使需求管理变成开发团队的日常活动，其度量与采集工作也变得不再耗费工作量，摆脱“初期敷衍”“末期造假”的怪圈。

课程简介 无论是什么时代，数据建模和挖掘的核心都是决策支持，而大数据给企业带来的是更精准的量化和洞察，更全面的预测和更明智的决策，让企业在行动时目标更明确，效率更高，速度更快，占得先机。而这一切的基础都在于企业能否组织一支优秀的数据分析团队，有效地利用先进的建模工具武装起来，投入到大数据时代更加激烈的厮杀中。 大数据时代的到来，使得数据的量、源都发生了剧烈变化，这种变化引发了变革，而开源运动的进一步发展为这场变革提供了催化剂。本次课程的主旨在与讲授在大数据时代的商业模型技术架构应该如何应对这场变革。

本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中，结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构，实现项目训练。 结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术，重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用，包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用，并根据讲师给定的数据集，实现两个基本的日志数据分析挖掘系统，以及电商（或内容）推荐系统引擎。

数据挖掘和机器学习是属于大数据的核心技术之一，以科学严谨的数据依据帮助企业做分析决策，同时其高深的理论门槛也阻挡了广大工程师的学习上手，在大数据时代，如何进行基于海量数据在成百上千的机器进行分布式数据挖掘更是需要解决的难题，本课程从实战角度出发，基于企业实际需求，深入浅出的讲解数据挖掘最常用的算法和企业场景，让工程师通俗易懂的掌握，并且进行编程落地实践培训，让抽象的算法公式完全落地为工程化的程序为企业所用。

本课程为产品经理进阶高端课程，以workshop实战的方式详解互联网时代下的产品设计思路及未来走向，以用户故事地图的方式演绎互联网产品需求分析的全流程，涵盖用户体验、需求挖掘、原型设计三个方面，学员分组实践产品的从用户群定位、痛点分析直至竞品分析、原型创建及可用性测试的全过程。

本课程将从软件工程的实践出发，系统的指导如何采用有效的工具和方法对需求进行捕获、开发、分析、建模、管理和验证，帮助提高需求分析的能力以及需求分析对项目成功率的贡献。