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好課推薦丨CDA建模分析師-R語(yǔ)言
2017-07-13
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“雖然是本科畢業(yè),但是在看數(shù)據(jù)挖掘方面的算法理論時(shí)經(jīng)常感覺一些公式的推導(dǎo)過程如天書一般,例如看svm的數(shù)學(xué)證明，EM算法，凸優(yōu)化… 感覺知識(shí)跳躍比較大, 是我微積分學(xué)的不好還是中間有什么好的教材補(bǔ)充一下,數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程是怎么樣的,應(yīng)該看那些書(中文最好)?“

——以上是一位咨詢的學(xué)員像我們提出的疑問。和這位同學(xué)相似，很多同學(xué)在入門數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域遭到了極大的阻力，也喪失了繼續(xù)學(xué)習(xí)的興趣。那么，正確入門數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的姿勢(shì)是什么呢？

這是一個(gè)不太好回答的問題，管中窺豹，建議大家看一下以下的一些見解。
一、在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘之前你需要明了的幾點(diǎn)：
1. 數(shù)據(jù)挖掘目前在中國(guó)的尚未流行開，猶如屠龍之技；
2. 據(jù)挖掘本身融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等學(xué)科，并不是新的技術(shù)。
3. 數(shù)據(jù)挖掘之所以能夠應(yīng)用不是因?yàn)樗惴?，算法是以前就有的?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的原因是大數(shù)據(jù)和云計(jì)算。比如阿法狗的后臺(tái)有上千臺(tái)計(jì)算機(jī)同時(shí)運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；
4. 數(shù)據(jù)初期的準(zhǔn)備工作，也稱Data Warehousing。通常占整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目工作量的70%左右。在前期你需要做大量的數(shù)據(jù)清洗和字段擴(kuò)充的工作。數(shù)據(jù)挖掘和報(bào)告展現(xiàn)只占30%左右；
5. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)（相比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)來的更高效）

二、目前國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人員工作領(lǐng)域大致可分為三類。
1）數(shù)據(jù)分析師：在擁有行業(yè)數(shù)據(jù)的電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)里做業(yè)務(wù)咨詢，商務(wù)智能，出分析報(bào)告；
2）數(shù)據(jù)挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)里做機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)和分析；
3）科學(xué)研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機(jī)構(gòu)研究新算法效率改進(jìn)及未來應(yīng)用。

三、你自己的定位與學(xué)習(xí)。
基于以上一點(diǎn)的介紹，你大概可以明確你需要努力的方向。如果你不是致力于科研方向，那么你需要掌握如下的技能：

1.需要理解主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理和應(yīng)用。按照需要解決的問題，主要分為三大類，見下圖：



2.需要熟悉至少一門編程語(yǔ)言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。
關(guān)于軟件，有三個(gè)原則：只要能達(dá)到目標(biāo)的軟件就是好軟件；你研究的領(lǐng)域啥軟件好用就用啥軟件；不要妄想用一個(gè)軟件解決所有問題。
3.需要理解數(shù)據(jù)庫(kù)基本原理，能夠熟練操作至少一種數(shù)據(jù)庫(kù)，如Mysql，OracelDB2等。

4.熟悉數(shù)據(jù)挖掘常見的運(yùn)用場(chǎng)景。如客戶生命周期管理、客戶畫像和客戶分群、客戶價(jià)值預(yù)測(cè)模型構(gòu)建、推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)等。這些需要依托于不同行業(yè)。下圖位CRM管理運(yùn)用場(chǎng)景示例：



5. 經(jīng)典圖書推薦
《數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)》、《數(shù)據(jù)挖掘導(dǎo)論》、《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》、《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論》、《R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)》

當(dāng)然，如果你能夠接觸到真實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目和實(shí)戰(zhàn)，你的提升將會(huì)非?？?。CDA數(shù)據(jù)分析研究院開設(shè)的R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘課程，將世界客戶關(guān)系管理方面的領(lǐng)導(dǎo)者美庫(kù)爾公司（Merkle Inc）在專業(yè)管理咨詢方面的幾十年的經(jīng)驗(yàn)積累與CDA數(shù)據(jù)分析研究院的教學(xué)理念與方法相結(jié)合，歸納了在商業(yè)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)、客戶畫像、精準(zhǔn)營(yíng)銷、生命周期價(jià)值管理等主題的課程，結(jié)合R語(yǔ)言進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)操。感興趣的小伙伴們快來學(xué)習(xí)吧！

【課程信息】
北京&遠(yuǎn)程：7月22-23，29-30，8月05-06日（6天）
授課安排：現(xiàn)場(chǎng)班5900元，遠(yuǎn)程班4400元
(1) 授課方式：面授直播兩種形式，中文多媒體互動(dòng)式授課方式
(2) 授課時(shí)間：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑) 
(3) 學(xué)習(xí)期限：現(xiàn)場(chǎng)與視頻結(jié)合，長(zhǎng)期學(xué)習(xí)加練習(xí)答疑。

【報(bào)名流程】
1.在線填寫報(bào)名信息
官網(wǎng)端：
微信端：
2. 給予反饋，確認(rèn)報(bào)名信息
3. 網(wǎng)上繳費(fèi)
4. 開課前一周發(fā)送電子版課件和教室路線圖

【課程大綱】
第一階段：數(shù)據(jù)挖掘前沿與R語(yǔ)言
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)
2.商業(yè)數(shù)據(jù)分析的階段與行業(yè)運(yùn)用
3.商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘通用方法論
4.R語(yǔ)言基礎(chǔ)
6.錯(cuò)誤值、缺失值及噪聲值處理
7.變量壓縮
a.案例：貸款數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗

第二階段：回歸建模分析方法
1.線性回歸建模與檢驗(yàn)
2.回歸模型的模型評(píng)估
3.正則化方法
4.邏輯回歸介紹
5.分類模型的模型評(píng)估
6.極大似然法估計(jì)
7.模型評(píng)估方法
a.案例：信用卡客戶價(jià)值預(yù)測(cè)模型
b.案例：汽車貸款初始評(píng)分模型

1.使用決策樹進(jìn)行流失預(yù)警模型
2.決策樹建模方法
3.決策樹模型修剪
4.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行營(yíng)銷響應(yīng)預(yù)測(cè)
7.深度學(xué)習(xí)及常用框架（Caffe、Tensorflow）
a.案例：電子產(chǎn)品客戶購(gòu)買決策模型
b.案例：信貸產(chǎn)品行為評(píng)分模型

第四階段：分類器與組合模型
1.KNN最近領(lǐng)域建模
2.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
3.高級(jí)分類器：支持向量機(jī)( SVM)
4.封裝與提升
5.隨機(jī)森林與梯度樹
a.案例：婚戀網(wǎng)站客戶成功約會(huì)預(yù)測(cè)
b.案例：網(wǎng)站虛假注冊(cè)客戶識(shí)別
c.案例：客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷案例

第五階段：客戶與市場(chǎng)分析方法
1.理解客戶畫像和客戶分群
2.客戶特征提取與FRM方法
3.層次聚類(Ward、Birch)
4.基于劃分的聚類(K-means)
5.譜聚類方法
6.基于密度的聚類(DBSCAN)
a.案例：某人壽保險(xiǎn)公司客戶分群
b.案例：郵輪公司客戶分群

第六階段：推薦算法提升客戶價(jià)值
1.Apriori算法、FP-growth算法
2.順貫?zāi)Ｐ?
3.推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.模型生命周期
5.數(shù)據(jù)挖掘體系建設(shè)
a.案例：電商交叉銷售案例
b.案例：金融機(jī)構(gòu)交叉銷售案例

【課程優(yōu)惠】
1.全日制學(xué)生及CDA LEVEL Ⅰ老學(xué)員8折優(yōu)惠；
2.三人及以上報(bào)名9折優(yōu)惠，五人及以上8折優(yōu)惠；
3.CDA LEVEL Ⅰ等級(jí)資格證書持有者立省1000元；
4.同時(shí)報(bào)名參加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折優(yōu)惠。

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郵箱：wangzhenda@pinggu.org
      sunjing@cda.cn
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