課程簡介
課程以2個數(shù)據(jù)挖掘項目案例為主線，內(nèi)容貫穿數(shù)據(jù)分析與挖掘的基礎(chǔ)概念、基本流程、常用算法和R編程實現(xiàn)及數(shù)據(jù)分析挖掘在企業(yè)實際經(jīng)營過程中的應用。課程除了帶領(lǐng)學員入門數(shù)據(jù)挖掘，更著重強調(diào)以數(shù)據(jù)的思維和角度看待及解決問題。
目標收益
1、對數(shù)據(jù)挖掘的概念及過程形成清晰的認識；
2、能夠使用R結(jié)合具體方法完成數(shù)據(jù)分析與挖掘工作；
3、能夠熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘基本技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘／機器學習算法，并能應用于實際案例。
培訓對象
1、數(shù)據(jù)分析師／挖掘工程師
2、統(tǒng)計學、數(shù)學或計算機、數(shù)理統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘方向相關(guān)專業(yè)大學專科或以上學歷的學生或教師；
3、具有一定數(shù)學基礎(chǔ)知識，計劃從事數(shù)據(jù)挖掘工作的職場人士；
4、對數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析感興趣，想自我提升人士。
課程大綱
| R語言訓練 |
1.1R基礎(chǔ)知識 1.1.1 R基礎(chǔ)介紹 1.1.2 R數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu) 1.1.3 數(shù)據(jù)的導入導出 1.1.4 常用數(shù)據(jù)管理 1.2 R控制流 1.2.1 for、while循環(huán) 1.2.2 if條件控制語句 1.3 R函數(shù) 1.3.1 R常見數(shù)據(jù)函數(shù) 1.3.2 函數(shù)自定義 1.4 圖形探索 1.4.1 R基礎(chǔ)繪圖函數(shù) 1.4.2 R高級繪圖工具 |
| 數(shù)據(jù)挖掘 |
2.1 數(shù)據(jù)挖掘概論 2.1.1 什么是數(shù)據(jù)挖掘 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘、機器學習與人工智能 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的基本過程 2.1.4 模型評估 2.2 數(shù)據(jù)挖掘算法及編程實現(xiàn) 2.2.1 回歸分析 2.2.2 決策樹 2.2.3 KNN 2.2.4 樸素貝葉斯 2.2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.2.6 K-means聚類分析 2.2.7 層次聚類 2.2.8 其他聚類算法 |
|
數(shù)據(jù)挖 掘案例 |
3.1 中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則 3.1.1 背景與挖掘目標 3.1.2 分析方法與過程 3.1.3 上機實驗 3.1.4 拓展思考 3.2 電商網(wǎng)站智能推薦 3.2.1 背景與挖掘目標 3.2.2 分析方法與過程 3.2.3 上機實驗 3.2.4 拓展思考 |
|
R語言訓練 1.1R基礎(chǔ)知識 1.1.1 R基礎(chǔ)介紹 1.1.2 R數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu) 1.1.3 數(shù)據(jù)的導入導出 1.1.4 常用數(shù)據(jù)管理 1.2 R控制流 1.2.1 for、while循環(huán) 1.2.2 if條件控制語句 1.3 R函數(shù) 1.3.1 R常見數(shù)據(jù)函數(shù) 1.3.2 函數(shù)自定義 1.4 圖形探索 1.4.1 R基礎(chǔ)繪圖函數(shù) 1.4.2 R高級繪圖工具 |
|
數(shù)據(jù)挖掘 2.1 數(shù)據(jù)挖掘概論 2.1.1 什么是數(shù)據(jù)挖掘 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘、機器學習與人工智能 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的基本過程 2.1.4 模型評估 2.2 數(shù)據(jù)挖掘算法及編程實現(xiàn) 2.2.1 回歸分析 2.2.2 決策樹 2.2.3 KNN 2.2.4 樸素貝葉斯 2.2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.2.6 K-means聚類分析 2.2.7 層次聚類 2.2.8 其他聚類算法 |
|
數(shù)據(jù)挖 掘案例 3.1 中醫(yī)證型關(guān)聯(lián)規(guī)則 3.1.1 背景與挖掘目標 3.1.2 分析方法與過程 3.1.3 上機實驗 3.1.4 拓展思考 3.2 電商網(wǎng)站智能推薦 3.2.1 背景與挖掘目標 3.2.2 分析方法與過程 3.2.3 上機實驗 3.2.4 拓展思考 |
近期公開課推薦
