R软件最优美的地方是它能够修改很多前人编写的包的代码做各种你所需的事情,实际你是站在巨人的肩膀上。
——Google首席经济学家Hal Varian
课程信息
北京&远程:11月05-06,12-13,19-20日(6天)
授课安排:现场班5900元,远程班4400元(限时特价见官网&微店)
(1) 授课方式:面授直播两种形式,中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,16:30-17:00(答疑)
(3) 学习期限:现场与视频结合,长期学习加练习答疑。
报名流程
1. 在线填写报名信息
电脑端:(CDA官网)
微信端:(CDA微店)
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
课程大纲
第一阶段:数据挖掘前沿与R语言
1.数据挖掘前沿与课程介绍
2.数据分析的武器库
3.数据挖掘的技术与方法
4.数据挖掘方法及案例展示
5.R程序控制、函数与包
6.R数据结构与控制语句
7.R数据读取与描述性统计分析
第二阶段:商业智能(BI)分析系统实现
1.变量分布与统计分布方法
2.图形探索与R数据可视化
3.R绘图包
4.BI功能实现
5.使用E-Chart实现商业智能
a.案例:化妆品公司数据集
b.案例:沿海省市GDP可视化分析
第三阶段:数据清洗与统计推断
1.数据整合介绍:SQL语句与数据连接
2.数据清洗:错误值、缺失值、噪声值处理
3.假设检验与单样本T检验
4.两样本T检验
5.方差分析(分类变量和连续变量关系检验)
6.卡关分析(两连续变量关系检验)
7.卡方检验(两分类变量关系检验)
第四阶段:客户分析与营销模型
1.相关分析
a.案例:信用卡客户消费预测
2.线性回归与线性回归诊断
3.客户画像和客户分群
4.聚类分析方法介绍
5.精准营销
6.营销组合优化
a.邮轮公司客户分群
b.人寿保险公司客户分群、客户画像和营销策略
第五阶段:风险预测与检测模型
1.基于决策树的营销响应预测
2.精准营销和营销组合优化
3.信用风险建模的来龙去脉
4.逻辑回归方法介绍
5.贝叶斯网络方法
6.神经网络介绍
6.支持向量机
7.信用违约预测模型案例
第六阶段:推荐系统设计与模型管理
1.级联与流行
2.幂率与长尾理论
3.推荐系统设计
4.关联规则与协同过滤
4.模型生命周期
5.工作流设计
6.数据挖掘体系建设
案例节选
1.邮轮公司客户分群
2.使用时间序列分进行业务预测
3.关于欺诈的业务理解
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PS:本次R语言数据挖掘课程开放免费试听活动!
时间:11月5日 上午9点-12点
课程:CDA LEVEL II 建模分析师-R专题
主题:数据挖掘与R语言编程入门
讲师:常国珍老师
参与方式:直播观看
课程详情链接:https://www.cda.cn/kecheng/31.html