《数据挖掘之R语言实践》 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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699.00元

课程介绍


课 程 名 称

《数据挖掘必备技能—R语言实践篇》

本课程学习面向数据挖掘过程中使用R语言进行数据处理、计算和可视化软件系统,掌握R软件包作为数学计算的环境提供一些集成的统计工具,也包括大量的数据挖掘算法、统计计算的函数,通过本课程学习如何灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

时 间

共八周

培 训 方 式

视频学习 + 在线答疑 + 每周作业 + 结业考试



授 课 对 象

数据分析师、数据科学家;

商业智能(BI)和企业数据仓库(EDW)的管理人员、建模人员、分析和开发人员、系统管理员等;

想了解和学习数据挖掘实战案例的朋友。


课 程 大 纲


第一周 数据处理

缺失值处理

(1)    缺失值处理思路概述

(2)    基于R语言的缺失值可视化呈现

(3)    基于R语言的缺失值处理实现

噪声值处理

(4)    噪声值处理思路概述

(5)    基于R语言的噪声值可视化呈现

(6)    基于R语言的噪声值处理实现

数据变换

(1)    数据泛化概述及R语言实现

(2)    规范化概述及R语言实现

(3)    属性构造概述及R语言实现

数据归约

(1)    属性子集的选择及R语言实现

(2)    维度规约概述及R语言实现

第二周 数据探索

相关性分析

(1)    相关性分析原理

(2)    基于R语言的相关性实现

对应分析

(1)    对应分析原理

(2)    基于R语言的对应分析实现

网络分析

(1)    网络分析原理

(2)    基于R语言的网络分析实现

第三周 模型选择、Logistic回归及决策树算法

模型选择方法

Logistic回归算法原理及实现

(1)    Logistic回归原理

(2)    基于R语言的Logistic回归实现

决策树算法原理及实现

(1)          C4.5决策树算法原理

(2)          CART决策树算法原理

(3)          基于R语言的决策树实现

(4)          基于R语言的随机森林实现

第四周 贝叶斯算法及支持向量机

贝叶斯算法原理及实现

(1)    朴素贝叶斯分类器原理

(2)    贝叶斯网络分类原理

(3)    基于R语言的朴素贝叶斯分类器实现

(4)    基于R语言的贝叶斯网络分类实现

支持向量机原理及实现

(1)    支持向量机的原理

(2)    基于R语言的支持向量机实现

第五周 神经网络算法原理及实现

感知器原理

线性神经网络原理

BP神经网络原理

基于R语言的BP神经网络实例

第六周 聚类算法原理及实现

基于划分的聚类算法原理

基于层次的聚类算法原理

基于密度的聚类算法原理

基于R语言的划分聚类算法实现

基于R语言的层次聚类算法实现

基于R语言的密度聚类算法实现

第七周 关联算法及时间序列

关联算法原理及实现

(1)    Apriori算法原理

(2)    Eclat算法原理

(3)    基于R语言的Apriori算法实现

(4)    基于R语言的Eclat算法实现

时间序列预测及案例

(1)    时间序列原理简介

(2)    基于R语言的ARIMA模型实现

第八周 模型评估及优化

分类模型评估方法

(1)    分类模型评估原理

(2)    基于R语言的分类模型评估实现

数值预测评估方法

(1)    数值预测评估原理

(2)    基于R语言的数值预测评估实现

聚类模型评估方法

(1)    聚类模型评估原理

(2)    基于R语言的聚类模型评估实现

常见模型优化方法

客户营销响应模型优化实例

(1)          客户营销响应模型基于R语言的实现

(2)          客户营销响应模型基于R语言的优化

客户偏好模型优化实例

(1)    客户偏好模型基于R语言的实现

(2)    客户偏好模型基于R语言的优化



主讲人:游皓麟

数据分析师,在互联网/电信/电力领域具有丰富的建模经验。
精通Clementine、R语言等数据挖掘工具,对空间分析、欺诈检测、广告反作弊、推荐系统、客户及营销建模有深刻理解。


常见问题:

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试听视频:

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课程目标
  • 本课程学习面向数据挖掘过程中使用R语言进行数据处理、计算和可视化软件系统,掌握R软件包作为数学计算的环境提供一些集成的统计工具,也包括大量的数据挖掘算法、统计计算的函数,通过本课程学习如何灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。