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建模分析师-R语言

课时:0 | 7人学习 分享 收藏
R是GNU的一个开源工具,具有S语言血统,擅长统计计算和统计制图。在大数据时代,由Revolution Analytics发起的一个开源项目RHadoop将R语言与Hadoop结合在一起,很好发挥了R语言特长。广大R语言爱好者借助强大工具RHadoop,可以在大数据领域大展拳脚,使R成为了在大小数据领域都通吃的语言。

上课信息

上课时间: 10月14-10月29(周末6天)
上午9:00~12:00 下午1:30~5:00

上课地点: 西三环北路厂洼街三号丹龙大厦B3018

建模分析师-R语言

1.准备知识

1.1 Oracle R Enterprise体系讲解

1.2从一个案例了解数据挖掘的生命周期

2.R基本分析操作

2.1 数据分析常用包介绍

2.2 数据可视化讲解

案例1:制作经营业务BI常用图表

晚上: Oracle软件安装与ORD、ROracle安装

3.数据预处理

3.1 表合并

3.2 数据探索

3.3 数据清洗

4.R语言编程

4.1 数据类型

4.2 程序控制

4.3 函数与包

5.预测类模型

5.1 分类模型简介:朴素贝叶斯、决策树、KNN、逻辑回归、神经网络、SVM

5.2模型验证与模型选择

5.2.1 建模商业目的与模型检验方法选择

5.2.2 决策类模型检验指标

5.2.3 排序类模型检验指标

5.2.4 估计类模型检验指标

案例2:婚恋网站是否可以成功约会预测

5.3 贝叶斯网络

5.4 决策树模型与随机森林

案例3: 客户流失预测

5.5 线性回归与正则化方法(岭回归、Lasso算法)

案例4: 零售业客户价值预测模型

5.6 逻辑回归

案例5: 零售业两阶段客户价值预测模型

5.7 神经网络

案例6:信用违约建模案例(逻辑回归+神经网络)

5.8 最近邻域法(KNN)、MBR、样条曲线

案例7:违约推断

案例8:信用违约建模案例(KNN+逻辑回归)

5.9 支持向量机

案例9:违约推断

5.10 组合算法与提升(装袋法、Adaboost算法)

案例10: 客户流失预测(提升)

6.降维

6.1 线性判别模型

案例11:婚恋网站是否可以成功约会预测

6.2主成分分析PCA

案例12:信贷综合打分、省市经济指标约减、

利率期限指标分离

7.分类模型综合案例—保险产品精准营销

7.1 数据预处理技术

7.2 建立模型

7.3 模型评估

7.4 模型监控

8.样本聚类

8.1 K-means

8.2 谱聚类

8.3 密度聚类

案例13: 基于客户细分的客户流失预警模型

9.关联规则与序列模式

9.1 关联规则

9.2 序列模式

案例14:银行客户购物篮分析


报名时间 2016-03-15 16:48 至 2017-12-31 16:48
培训时间 10月14-10月29(周末6天)
培训地点 西三环北路厂洼街三号丹龙大厦B3018
培训费用 5900
授课安排 上午9:00~12:00 下午1:30~5:00



强强联合打造稀缺商业数据分析课程。本课程将世界客户关系管理方面的领导者美库尔公司 (Merkle Inc)在专业管理咨询方面的几十年的经验积累与CDA数据分析研究院的教学理念与方法相结合,归纳了在商业智能系统设计、客户画像、精准营销、生命周期价值管理等主题的课程。为实践者提供全面的使用R进行商业数据分析的解决方案。


一、课程安排


地点

课程

时间

讲师

报名

北京

R语言数据挖掘

6月03-04,10-1117-18

常国珍、翟辉

现在报名

广州

R语言数据挖掘

人满开班

张良均

现在报名

直播

R语言数据挖掘

6月03-04,10-1117-18

常国珍、翟辉

现在报名


二、课程讲师

常国珍,北京大学商学博士,法学硕士。曾就职于亚信科技BOC部门、方正国际金融事业部、德勤管理咨询信息技术系统咨询部,SAS公司资深讲师,多家金融与互联网公司数据挖掘技术顾问。从事银行与电信行业操作与信用风险建模、产品精准营销、客户价值提升等数据挖掘项目。擅长基于客户行为分析的数据挖掘建模。研究方向为宏微观接合研究,兴趣点在于宏观环境变化对微观主体行为的预测与后果分析。


美库尔公司 (Merkle Inc):瞿辉,目前任职美库尔商务信息咨询公司资深分析师,中国科学技术大学统计学硕士。精通各类机器学习算法与主流分析工具,在保险、医药、零售以及电商等多个行业具有丰富的数据分析项目实践。在客户画像、用户分群、精确营销、销售预测、营销组合优化和多渠道广告归因等多方面有丰富经验。



张良均, 高级信息系统项目管理师,现为广州泰迪智能科技有限公司总经理,毕业于华中科技大学工学硕士,一直从事数据挖掘技术及其应用的策划和研发。《数据挖掘:实用案例分析》、《神经网络实用教程》主编,数据挖掘相关论文数十篇,专利近10项。广东工业大学、华南师范大学兼职教授。主导研发基于云计算的海量数据挖掘平台,获得SASSPSS数据挖掘认证,具有电力、电信、银行、水产养殖、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。

三、课程大纲

CDAII-R:前沿营销与客户关系管理商业案例

时间

课程

大纲简介

内容描述

第一阶段

R与统计语言基础

1.R语言基础

2.数据整合

3.描述分析与统计基础

掌握使用R进行

数据分析的关键技能。

第二阶段

商业智能(BI)分析系统实现

1.探索数据分析

2.绘图包

3.BI功能实现

数据分析的目的在于给业务决策提供依据。

第三阶段

数据清洗与转换

1.缺失值处理

2.噪声值处理

3.数据变换

4.数据归约

对数据清洗与转换进行详细的讲述。

需要用到描述性统计、决策树、聚类、主成分分析等方法。

第四阶段

客户分析与营销模型

1.客户画像

2.客户细分

3.精准营销

4.营销组合优化

根据客户的需求提供差

异化的服务,解决营销资源瓶颈。

需要用到描述性统计、决策树、聚类、因子分析等方法。

第五阶段

风险预测与检测模型

1.信用风险建模

2.欺诈建模

3.客户终身价值分析

本部分会涉及信用风险和操作风险建模的主要内容。

需要用到描述性统计、决策树、逻辑回归、神经网络、支持向量机、最近邻域、朴素贝叶斯、聚类、因子分析等方法。

第六阶段

长尾理论与推荐系统设计

1.级联与流行

2.幂率与长尾理论

3.推荐系统设计

本部分是理论与技术的结合。

需要用到描述性统计、关联规则、序列模型、协同过滤等方法。

第七阶段

模型管理

1.模型生命周期

2.工作流设计

本部分内容讲解构建数据分析团队人员匹配, 排期管理,以及人、财、物的优化


四、案例节选:


一、商业智能(BI)分析系统实现

直观了解关键指标在全国的分布状况(交易额,交易量,客单价等)

销售额中贡献比例最大的客户是在什么年龄段,来自于什么区域?

近几年的销售状况如何,同比环比销售额趋势?

我们今年销售的明星产品和去年比发生了什么变化?

会员注册了之后多久会再回到柜台二次购买?




二、客户分析与营销模型

Q:基于客户的多维度的数据(大数据),从多个维度入手将客户分成若干群组,使得每组中的客户在特定的市场环境下对营销活动的响应行为是相似的,以便于我们进行精准化营销和高效的客户管理



五、最新优惠

1. 全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠(学生证证明文件);

2. 同一单位三人及以上报名9折优惠,五人及以上8折优惠;

3. 老学员9折优惠;

4.报名任何一个专题可额外添加1500元获得另一个专题的全套视频。

六、关于证书

       1.    参加由CDA协会和经管之家主办等级认证证书LEVEL II,考试通过可获得CDA LEVEL II建模数据分析师证书;

        报考网址:http://exam.cda.cn/


       


          2.    可申请工信部《数据分析师证书_高级》,申请费用400元(培训后即可得到)

在线报名

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: 18511302788(王老师)QQ:288198971028819897102881989710  
邮箱: wangzhenda@cda.cn

         ——Join & Learn!


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