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基于R语言的数据挖掘技术及应用

课时:0 分钟| 20人学习 分享 收藏
理解数据挖掘算法背后的原理,掌握一门数据挖掘软件是熟练运用数据挖掘,解决现实问题必备的两个要素。本课程按两条线展开:从数据分析基本原理出发,由浅入深,剖析数据挖掘算法的基本原理;从编程的基本原理出发,由R语言编程的入门开始,逐步过渡到使用R语言设计的数据挖掘过程。

上课信息

上课时间: 2015年4月4日-6日
9:00—12:00,13:30—16:30,18:00-21:00(4、5日)

上课地点: 北京市 首都体育学院

基于R语言的数据挖掘技术及应用

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

6.2 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

6.3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


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


马景义 教授


中国人民大学统计学专业博士,中国统计教育学会高等教育分会副秘书长,中央财经大学统计学院副教授,电话调查与数据挖掘实验室主任。研究领域:数据挖掘,统计学。主讲课程:数据挖掘技术及应用。主要著作:《数据挖掘前沿问题》,《北京市居民民生感知问题研究报告》,《含组结构和层次结构模型的规则化路径估计》。先后在《数据》,《统计与决策》,《统计研究》,《计算机科学》,《数理统计与管理》等期刊杂志发表论文数十篇,并主持了全国统计科学研究计划项目(2008LY049),教育部人文社科项目(08JC910003)等重大项目。


国内最大经济,管理,统计在线教育与咨询平台—人大经济论坛隆重推出【数据挖掘】现场培训班

  • 面授时间:2015年4月4日-4月6日(三天)+4日-5号晚上

  • 面授地点:北京,首都体育学院

  • 培训费用:3600(含发票)/2500(全日制在校学生)

          优惠:现场班老学员、全日制本科研究生
           及三人一同报名可享受9折优惠


  • 培训安排

1. 现场授课使用R软件进行数据挖掘,多媒体互动,现场答疑。
2. 时间:上午9:00—12:00,下午13:00—16:30,18:00-21:00(4、5日晚)

3. 现场提供免费午餐,咖啡茶饮。


赠送论坛币1000个


  • 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

6.2 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

6.3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


  • 报名方式


1.在线填写报名信息

2.给予反馈,确认报名信息

3.网上缴费

4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图


  • 咨询方式


电话:010-68411404

手机:17600807409(周老师)QQ:28819897082881989708

          18515667476(刘老师)QQ:28819897072881989707

邮箱:zhoulei@pinggu.org

         ljbing@pinggu.org


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