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基于R语言的数据挖掘技术及应用(高级班)

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基于R语言的数据挖掘技术及应用(高级班)

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大数据与云计算时代,现代金融,零售,生物医学,互联网等行业中,数据挖掘已成为价值评估,指导决策不可忽视的营销技术。


成功案例:

  • 沃尔玛啤酒与尿布

  • 数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分

  • 数据挖掘帮助DHL实时跟踪货箱温度


授课对象:

  • 各行业数据分析、数据挖掘从业者

  • 在校数学,经济,计算机,统计等专业教师和学生

  • 经济,医学生物研究院科研人员

  • 数据分析,数据挖掘兴趣爱好者

授课目标:

  • 能够使用R语言,结合具体方法完成基本数据分析工作。

  • 能够掌握数据挖掘基本技术及高级算法,应用于实际案例。

  • 本课程从R语言入门到数据挖掘高级算法系统授课,偏于实际应用,扎实掌握数据挖掘技能。


课程大纲:

第一讲 R语言入门

第二讲 数据分析基本原理

2.1 参数估计

2.2 假设检验

2.3 方差分析和回归分析

第三讲 广义线性回归模型

3.1  Logistic回归模型和泊松回归模型

案例:电信客户分类,船只损坏率分析

第四讲 有监督数据挖掘算法基本原理及分类树

4.1 以分类树为例,介绍数据挖掘预测算法与传统统计模型的区别

4.2 再抽样,训练误差,测试误差,交叉验证误差等

案例:电信客户分类

第五讲 神经网络和支撑向量机

5.1 神经网络,支撑向量机,及R语言实现

案例:电信客户流失预测,房价预测

第六讲 组合预测算法

6.1  Adaboost算法,随机森林算法,及R语言实现

案例:信用卡逾期客户预测

第七讲 无监督数据挖掘算法

7.1 聚类分析、主成分分析和关联规则算法及R语言实现

案例:手机用户市场细分,购物篮分析

第八讲 数据库、R、数据挖掘

8.1 访问数据库,提取数据库,更新数据库,配置数据数据挖掘算法

案例:手机用户市场细分


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