课程简介
数据建模是利用数学模型描述数据的特性、关系和模式,帮助理解现象、预测未来,主要包括回归分析、分类、聚类三大类方法。
示例:
聚类是一种将数据分类为具有共同点的组的方法。如,一个散点图,绘制了每个顾客的年龄和购买金额之间的关系。
数据建模(Data Modeling)作为数据分析与系统设计的核心技能,就业领域覆盖技术开发、业务分析、战略决策等多个层面:
1. 技术研发与数据工程类
(1)数据建模工程师
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职责:设计企业数据仓库、数据湖的结构,构建实体关系模型(ER模型)、维度模型(如星型/雪花模型)。
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行业需求:互联网大厂(阿里、腾讯)、金融科技公司(蚂蚁集团)、云计算服务商(AWS、Azure)。
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核心技能:SQL、ETL工具(Informatica、Talend)、数据建模工具(Erwin、PowerDesigner)。
(2)大数据架构师
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职责:规划分布式数据存储与处理架构,优化Hadoop、Spark等框架下的数据模型。
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应用场景:处理PB级数据(如社交网络用户行为日志)、实时流数据处理(如IoT传感器数据)。
2. 金融与风险管理
(1)金融风控建模师
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职责:构建信用评分模型、反欺诈模型,预测用户违约概率。
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行业需求:银行(如招商银行)、消费金融公司(如捷信)、互联网金融平台(如陆金所)。
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工具与技术:Python(Pandas/Scikit-learn)、逻辑回归、随机森林、深度学习(RNN/LSTM)。
(2)量化分析师(Quant)
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职责:开发金融交易策略模型,如股票价格预测、高频交易算法。
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核心能力:数学建模(随机过程、蒙特卡洛模拟)、金融衍生品定价(Black-Scholes模型)。
3. 互联网与用户分析
(1)用户增长分析师
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职责:通过用户行为数据建模,优化A/B测试策略,提升DAU/MAU。
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案例:构建用户流失预警模型(如使用生存分析),设计召回策略。
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行业需求:社交平台(微信、抖音)、电商平台(拼多多、Shopee)。
(2)推荐系统工程师
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职责:设计协同过滤、深度学习推荐模型(如YouTube DNN、Transformer),优化个性化推荐效果。
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技术栈:TensorFlow/PyTorch、特征工程、图神经网络(GNN)。
4. 医疗与生物信息
(1)生物统计师
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职责:分析临床试验数据,构建疾病预测模型(如癌症生存率预测)。
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工具:SAS、R、Python(Biopython库),熟悉生存分析、混合效应模型。
(2)医疗AI工程师
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应用场景:开发医学影像识别模型(如CT/MRI病灶检测)、电子病历自然语言处理(NER+关系抽取)。
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行业需求:医疗AI公司(如联影智能、推想科技)、三甲医院信息科。
5. 制造业与物联网(IoT)
(1)工业数据分析师
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职责:构建设备故障预测模型(PHM)、优化生产流程(如数字孪生技术)。
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数据来源:传感器时序数据、生产线日志。
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技术:时间序列分析(ARIMA、Prophet)、异常检测(Isolation Forest)。
(2)供应链优化专家
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职责:通过需求预测模型优化库存管理,降低供应链成本。
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案例:利用随机森林预测商品销量,动态调整补货策略。
6. 政府与公共服务
(1)城市规划数据科学家
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职责:构建交通流量模型、人口迁移模型,支持智慧城市建设。
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数据工具:GIS(地理信息系统)、城市大数据平台。
(2)公共政策分析师
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应用场景:通过经济数据建模评估政策效果(如税收政策模拟)。
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方法:因果推断(双重差分法)、可计算一般均衡模型(CGE)。
7. 咨询与解决方案
(1)数据咨询顾问
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职责:为企业设计数据治理框架,规范数据模型与元数据管理。
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行业需求:四大咨询公司(德勤、毕马威)、垂直领域IT服务商。
(2)AI解决方案架构师
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职责:将业务需求转化为数据建模方案,如零售客户分群模型、广告点击率预测模型。
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核心能力:跨领域沟通(业务+技术)、模型部署(Docker、Kubernetes)。
8. 学术与科研方向
(1)高校研究员
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研究方向:深度学习模型优化(如Transformer架构改进)、联邦学习、图数据建模。
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机构:国内外高校、中科院、企业研究院(如华为诺亚方舟实验室)。
(2)科研数据分析师
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领域:天文数据建模(如星系分类)、气候模型构建(如全球变暖预测)。
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工具:MATLAB、Julia、大规模并行计算(MPI)。
新兴领域与跨界机会
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元宇宙与虚拟经济:构建虚拟世界中的用户行为模型与经济系统(如NFT交易预测)。
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区块链与DeFi:设计链上数据模型分析交易模式(如闪电贷攻击检测)。
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AIGC(生成式AI):训练大语言模型(LLM)的参数优化与提示工程(Prompt Engineering)。
课程内容
一、回归分析(Regression Analysis)
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1. 回归分析概述
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2. 常见回归模型
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3. 线性回归示例:广告支出与销售额预测