📊 ATO 数据挖掘 实战

01ATO系统概述

• 什么是ATO系统
• ATO系统的核心功能
• 数据流与业务流

02运营数据基础

• 数据采集与埋点
• 数据仓库与ETL
• 数据质量与治理

03数据探索与可视化

• 描述性统计分析
• 数据分布与异常检测
• Matplotlib / Seaborn

04特征工程

• 特征构建与选择
• 特征缩放与编码
• 时间序列特征提取

05回归模型

• 线性回归
• 决策树回归
• MSE / MAE / R²

06分类模型

• 逻辑回归
• 随机森林 · XGBoost
• 准确率/召回率/F1

07聚类分析

• K-Means · DBSCAN
• 层次聚类
• 轮廓系数评估

08时间序列分析

• ARIMA模型
• 季节性分解
• Prophet模型

09关联规则挖掘

• Apriori算法
• FP-Growth算法
• 支持度/置信度/提升度

10异常检测

• 孤立森林
• LOF算法
• 基于统计的异常检测

11推荐系统基础

• 协同过滤
• 基于内容的推荐
• 混合推荐

12自然语言处理基础

• 分词 · TF-IDF
• Word2Vec
• 情感分析

13深度学习入门

• 神经网络基础
• 激活函数
• 反向传播

14模型部署与监控

• 模型序列化
• API部署
• 模型漂移监控

15A/B测试与实验设计

• 假设检验
• 样本量计算
• 实验结果分析

16数据安全与隐私

• 数据脱敏
• 差分隐私
• 联邦学习

17自动化机器学习

• AutoML框架
• 超参数调优
• 特征自动选择

18图分析与网络挖掘

• 图数据库
• PageRank
• 社区发现

19强化学习入门

• 马尔可夫决策过程
• Q-Learning
• 策略梯度

20因果推断

• 因果图
• 双重差分法
• 工具变量

21多模态数据融合

• 文本+图像+数值
• 融合策略
• 多模态对齐

22实时数据处理

• 流式计算 (Flink/Kafka)
• 实时特征计算
• 窗口与状态

23模型可解释性

• SHAP · LIME
• 特征重要性分析
• 可解释性可视化

24数据管道与工作流

• Airflow · MLflow
• DVC
• 管道编排

25大规模数据处理

• Spark MLlib
• 分布式训练
• 参数服务器

26业务指标与KPI体系

• 北极星指标
• 漏斗分析
• 留存分析

27用户画像构建

• 标签体系
• 用户分群
• 行为序列建模

28运营策略优化

• 基于数据的策略制定
• 效果评估
• 迭代优化

29案例实战：用户流失预测

• ATO系统用户流失
• 全流程建模
• 业务干预

30案例实战：智能调度优化

• ATO系统调度
• 优化算法
• 仿真与落地