Базовый курс по подготовке и преобразованию данных.
В курсе в теории и на практике рассматриваются различные методы преобразования данных и приведения их к формату, пригодному для решения различных задач анализа. Демонстрируется решение конкретных практических кейсов с помощью платформы Loginom.
Логически курс опирается на электронный курс Основы работы Loginom. В курсе не рассматриваются сложные методы подготовки данных, необходимых для построения описательных и предсказательных моделей.
Блок 1. Группировка и преобразование даты
ETL-процесс и преобразование данных как часть ETL-операций. Основные методы преобразования данных. Группировка данных. Пример группировки. Функции агрегации. Группировка строковых значений. Преимущества группировки. Операции с датой и временем. Отработка теории на практике в Loginom.
Общие сведения об обогащении данных. Слияние (Внутреннее соединение. Левое и правое соединение. Полное соединение. Разность). Соединение. Дополнение данных. Объединение. Отработка теории на практике в Loginom.
Блок 3. Квантование и скользящее окно
Квантование. Цели квантования. Результат квантования. Выбор числа интервалов. Методы квантования. Пример квантования. Преобразование упорядоченных данных. Скользящее окно. Отработка теории на практике в Loginom.
Блок 4. Транспонирование данных
Структура данных. Представление данных. Некорректная структура. Понятие транспонирования. Транспонирование на этапе ETL. Обратное транспонирование. Отработка теории на практике в Loginom.
Итоговый тест по пройденному материалу (20 вопросов).
Кейс "Расчет скорингового балла". Кейс "Анализ динамики структуры чека". Кейс "ABC-анализ клиентов"
Оценка товарного портфеля. Матрица перехода. Массовый расчет агрегатов. Проверочный тест.
Для того, чтобы оценить возможности промышленного использования платформы в целях Data Mining и аналитики, я решил пройти стандартный пакет обучающих курсов Loginom. Был приятно удивлен обилием материала и его четко структурированным изложением. Материал легко усваивается, однако сдача тестов показала, что не всё так просто.
Подробнее по ссылке.
Стоит отдать должное авторам курсов. Даже если вы никогда ранее не были знакомы с бизнес-аналитикой и не представляете с чего начать, то в подготовительном модуле можно узнать/вспомнить основы информатики, статистики, алгоритмизации и баз данных. Только освоив необходимый «багаж», вы приступаете к изучению основных курсов.
Подробнее по ссылке.
