《数据挖掘必备技能—R语言实践篇》

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  • 培训须知
  • 第1章:数据处理
  • 第一周 课程资源下载
  • 第1节:缺失值处理
  • 缺失值处理PPT讲解
  • 缺失值处理-R语言实战
  • 第2节:噪声值处理
  • 噪声值处理PPT讲解
  • 噪声值处理-R语言实战
  • 第3节:数据变换
  • 数据变换PPT讲解
  • 数据变换-R语言实战
  • 第4节:数据归约
  • 数据归约PPT讲解
  • 数据归约-R语言实战
  • 第一周作业
  • 第2章:数据探索
  • 第一周作业回顾
  • 第二周 课程资源下载
  • 数据探索-PPT讲解
  • 第1节:相关性分析
  • 相关性分析-R语言实战
  • 第2节:对应分析
  • 对应分析-R语言实战
  • 第3节:网络分析
  • 网络分析-R语言实战
  • 第二周作业
  • 第3章:模型选择、Logistic回归及决策树算法
  • 第二周作业回顾
  • 第三周 课程资源下载
  • 第1节:模型选择的方法
  • 模型选择的方法-PPT讲解
  • 第2节:Logistic回归算法原理
  • Logistic回归算法原理-PPT讲解
  • Logistic回归算法原理-R语言实战
  • 第3节:C4.5决策树算法原理
  • C4.5决策树算法原理-PPT讲解
  • C4.5决策树算法原理-R语言实战
  • 第4节:CART决策树算法原理
  • CART决策树算法原理-PPT讲解
  • CART决策树算法原理-R语言实战
  • 第5节:随机森林算法原理
  • 随机森林算法原理-PPT讲解
  • 随机森林算法原理-R语言实战
  • 第三周作业
  • 第4章:贝叶斯算法及支持向量机
  • 第三周作业回顾
  • 第四周 课程资源下载
  • 第1节:朴素贝叶斯分类器原理
  • 朴素贝叶斯原理-PPT讲解
  • 朴素贝叶斯原理-R语言实现
  • 第2节:贝叶斯网络分类原理
  • 贝叶斯网络分类-PPT讲解
  • 贝叶斯网络分类-R语言实战
  • 第3节:支持向量机原理
  • 支持向量机原理-PPT讲解
  • 支持向量机原理-R语言实战
  • 第四周作业
  • 第5章:神经网络算法原理及实现
  • 第五周 课程资源下载
  • 第1节:感知器原理
  • 感知器原理-PPT讲解.avi
  • 第2节:线性神经网络原理
  • 线性神经网络原理-PPT讲解
  • 第3节:BP神经网络原理
  • BP神经网络原理-PPT讲解
  • BP神经网络原理-R语言实战
  • 第五周作业
  • 第6章:聚类算法原理及实现
  • 第六周 课程资源下载
  • 第1节:基于划分的聚类算法原理
  • 基于划分的聚类算法原理-PPT讲解
  • 基于划分的聚类算法原理-R语言实战
  • 第2节:基于层次的聚类算法原理
  • 基于层次的聚类算法原理-PPT讲解
  • 基于层次的聚类算法原理-R语言实战
  • 第3节:基于密度的聚类算法原理
  • 基于密度的聚类算法原理-PPT讲解
  • 基于密度的聚类算法原理-R语言实战
  • 第六周作业
  • 第7章:关联算法及时间序列
  • 第七周 课程资源下载
  • 第1节:Apriori算法原理
  • Apriori算法原理-PPT讲解
  • Apriori算法原理-R语言实战
  • 第2节:Eclat算法原理
  • Eclat算法原理-PPT讲解
  • Eclat算法原理-R语言实战
  • 第3节:时间序列原理简介
  • 时间序列原理简介-PPT讲解
  • ARIMA算法原理-R语言实战
  • 第七周作业
  • 第8章:模型评估及优化
  • 第八周 课程资源下载
  • 第1节:分类模型评估原理
  • 分类模型评估原理-PPT讲解
  • 分类模型评估原理-R语言实战
  • 第2节:数值预测评估原理
  • 数值预测评估原理-PPT讲解
  • 数值预测评估原理-R语言实战
  • 第3节:聚类模型评估原理
  • 聚类模型评估原理-PPT讲解
  • 聚类模型评估原理-R语言实战
  • 第4节:常见模型优化方法
  • 常见模型优化方法-PPT讲解
  • 第5节:客户营销响应模型优化实例
  • 客户营销响应模型基于R语言的实现
  • 客户营销响应模型基于R语言的优化
  • 第6节:客户偏好模型优化实例
  • 客户偏好模型基于R语言的实现
  • 客户营销响应模型基于R语言的优化
  • 第八周作业

授课教师

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...