Quy tắc liên kết và phân tích ngoại lệ cho khoa học dữ liệu

Mỗi ngày, các doanh nghiệp tạo ra một lượng lớn dữ liệu giao dịch, che giấu mối quan hệ giá trị giữa sản phẩm và hành vi khách hàng. Mở khóa các mô hình này cho phép các tổ chức tối ưu hóa việc đặt sản phẩm, khuyến nghị các mặt hàng và phát hiện dị thường quan trọng. Trong khóa học này, bạn sẽ chuyển từ người mới đến một nhà phân tích tự tin có khả năng khám phá các mối quan hệ ẩn và xác định các giá trị khác thường trong các tập dữ liệu phức tạp. Bạn sẽ học các nền tảng lý thuyết của việc học không giám sát và áp dụng chúng vào các kịch bản thế giới thực bằng cách sử dụng các thuật toán tiêu chuẩn công nghiệp. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm cơ bản của học không giám sát và cấu trúc dữ liệu giao dịch; Học thuật toán Apriori để khám phá các bộ phận thường xuyên và tạo ra các quy tắc liên kết mạnh; Ứng dụng hỗ trợ, tự tin và nâng cao các chỉ số để đánh giá sức mạnh của các phát hiện của bạn; Nhận dạng các giá trị ngoại lệ ngữ cảnh và tập thể để Cờ bất thường và ngăn ngừa gian lận; Thực hiện các kỹ thuật khai thác dựa trên ràng buộc để lọc và tập trung vào những hiểu biết có thể thực hiện; Phân tích dữ liệu giỏ hàng thị trường bằng thư viện Python hiện đại như Pandas và MLxtend. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và nền tảng toán học của khai thác liên kết. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các bước viết và các bài tập khái niệm minh họa cách trích xuất và giải thích các quy tắc và giá trị khác thường. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu tham vọng, chuyên gia thông tin kinh doanh, và người mới bắt đầu với việc tiếp xúc lập trình cơ bản muốn học học không giám sát mà không có điều kiện tiên quyết phức tạp. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để mở khóa những mối liên hệ ẩn trong dữ liệu của bạn.