2018年5月21、22日，CDA在联想（北京）公司进行了以“数据挖掘与应用”为主题的人才培养计划，联想（北京）公司的20多名员工参加了此次活动，5月22日活动取得了圆满成功。

企业介绍

联想集团是1984年中国科学院计算技术研究所投资20万元人民币，由11名科技人员创办，是中国的一家在信息产业内多元化发展的大型企业集团，和富有创新性的国际化的科技公司。从1996年开始，联想电脑销量一直位居中国国内市场首位；2004年，联想集团收购IBM PC（Personal computer，个人电脑）事业部；2013年，联想电脑销售量升居世界第一，成为全球最大的PC生产厂商。
作为全球电脑市场的领导企业，联想从事开发、制造并销售可靠的、安全易用的技术产品及优质专业的服务，帮助全球客户和合作伙伴取得成功。联想公司主要生产台式电脑、服务器、笔记本电脑、打印机、掌上电脑、主板、手机、一体机电脑等商品。

内容简介

第一部分: 大数据时代
1. 大数据的起源
2. 大数据与智能手机、感知装置、物联网、社群媒体及云计算的关系
3. 大数据应用的成功案例
4. 大数据的未来趋势
5. 大数据时代的思维变革
6. 社群大数据的应用
7. 移动大数据的应用
8. 文本数据下的舆情分析
9. 大数据的迷思(大数据还是大错误)
第二部分: 数据挖掘基础
1. 大数据的核心关键技术-数据挖掘
2. 数据挖掘的发展历程
3. 数据挖掘的进行步骤
4. 数据挖掘的产业标准(CRISP DM & SEMMA)
5. 基本数据挖掘技术简介(查询工具、统计技术、可视化技术、K-最近邻技术等)
6. 进阶数据挖掘技术简介(分类、预测、关联规则、序列型样、聚类等)
7. 数据挖掘的绩效评估及顾客数优化
8. 问题导向式数据挖掘分析流程
9. 大数据如何取得？如何开始进行企业的数据挖掘项目？
10. 数据挖掘的未来趋势
第三部分: 数据挖掘技术及实务建模 
1. 数据前处理(Data Preprocessing)
2. 关键字段/变量发掘技术
3. 分类技术 (Classification Techniques) – 决策树 (Decision Tree)
4. 预测技术(Prediction Techniques) – 时间序列 (Time Series)
5. 聚类技术(Clustering Techniques) – K-Means, Kohonen SOM, Two-Step

主要操作案例：
1. 求职者未来表现优劣预测案例
2. 上市公司财务预警案例
3. 型录商品的销售预测
4. 发掘有价值客户案例
参训员工心得与评价
CDA两天的数据挖掘分享，使我们的ERP工程师对数据挖掘有了更深的理解。技术精深、行业经验丰富的李老师深入浅出地讲解了数据应用，实操技术和案例研究，为同学们构建了完善的知识结构，为我们对海量业务数据分析打下了坚实的基础。此时正值公司和部门转型时期，我们希望通过不断的自我提升和学习，运用大数据分析和预测的力量，加速部门转型，助力公司发展，提升企业市场利润。同时也希望后期与CDA在专题类课程方面有更多的合作。