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:
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。
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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
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
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。
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
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2.给予反馈,确认报名信息
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