
R語言由新西蘭奧克蘭大學(xué)Ross和Robert開發(fā)。
R語言是自由軟件,可以放心大膽地使用,且具有非常強(qiáng)大的統(tǒng)計分析和作圖功能,而且更重要的是R軟件具有非常豐富的網(wǎng)上資源,目前R軟件有3000多種貢獻(xiàn)包,幾乎可以實現(xiàn)所有的統(tǒng)計方法,目前大部分的頂級統(tǒng)計學(xué)家和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)家都使用R語言,而且越來越多的數(shù)據(jù)分析實務(wù)人員也開始使用R語言。
R語言具有簡單易學(xué),功能強(qiáng)大,體積小(僅40m左右),完全免費,可自由開發(fā)等特點,且R語言和S語言語法基本相同,絕大部分程序是互相兼容的。學(xué)習(xí)R軟件正成為一種趨勢。
R軟件最優(yōu)美的地方是它能夠修改很多前人編寫的包的代碼做各種你所需的事情,實際你是站在巨人的肩膀上。——Google首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家Hal Varian
大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析的必備技能——R數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)
時間:2018年1月21-23日 (三天)初級;1月23-25日 (三天)高級
地點:北京市海淀區(qū)首都體育學(xué)院
費用:
初級:3300元 / 2800元 (僅限全日制本科生及碩士研究生優(yōu)惠價)
高級:3600元 / 3100元 (僅限全日制本科生和碩士研究生優(yōu)惠價)
全程:6000元 / 5400元 (僅限全日制本科生和碩士研究生優(yōu)惠價)
(食宿自理)
安排:上午9:00-12:00;下午2:00-5:00;答疑
講師介紹:
方匡南老師,統(tǒng)計學(xué)教授,博士生導(dǎo)師,耶魯大學(xué)博士后。主要研究:數(shù)據(jù)挖掘、應(yīng)用統(tǒng)計。 2007年出版了國內(nèi)第一本R語言中文教程《R語言統(tǒng)計分析軟件簡明教程》,并于2015年2月出版了《R數(shù)據(jù)分析:方法與案例詳解》,該書在同類書籍中銷售名列前茅,并被引入到臺灣地區(qū)出版。有10多年的R語言使用經(jīng)驗和豐富的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)經(jīng)驗。曾先后在在 Journal of Multivariate Analysis、Scientific Reports(Nature子刊)、Computational Statistics and Data Analysis等國內(nèi)外權(quán)威期刊發(fā)表論文70多篇。先后主持了國家自然科學(xué)基金、國家社科基金等多個項目。
學(xué)員對象:
金融、醫(yī)療、通訊、咨詢、電子商務(wù)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家;
高校碩士生、博士生、青年教師等。
培訓(xùn)目的和特色:
1. 讓學(xué)員快速入門并熟練掌握R語言,掌握如何利用R豐富的網(wǎng)上資料和幫助系統(tǒng),學(xué)會基本的編程方法。
2. 以實際案例引入,深入淺出地講解如何使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí),讓學(xué)員不僅掌握R語言的使用,更重要的是學(xué)會數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的思想、原理和方法。
培訓(xùn)內(nèi)容目錄:
【初級班】
專題名稱 |
授課內(nèi)容 |
第1講(3小時) R語言入門 |
目標(biāo):掌握R語言的基本用法 1.R語言介紹 2.編輯軟件Rstudio使用 3.R程序包的載入與使用 4.數(shù)據(jù)對象及運算(向量、矩陣、數(shù)組、列表與數(shù)據(jù)框處理) |
第2講(3小時) 數(shù)據(jù)讀寫 R基本編程 |
目標(biāo):掌握用R編寫函數(shù)和數(shù)據(jù)的讀寫 1. R數(shù)據(jù)讀入與讀出 (讀入txt、xls、SPSS、SAS、stata以及數(shù)據(jù)庫文件) 2.R 函數(shù)編寫 3.R的條件與循環(huán)函數(shù) 4.高效編程技巧介紹 |
第3講(3小時) 數(shù)據(jù)預(yù)處理 探索性分析 |
目標(biāo):掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理與探索性分析 1.數(shù)據(jù)預(yù)處理 2.缺失值處理 3.隨機(jī)數(shù)生成 4.常用統(tǒng)計方法的蒙特卡洛模擬 5.隨機(jī)抽樣 6.單變量數(shù)據(jù)分析與作圖 7.雙變量數(shù)據(jù)分析與作圖 8.多變量數(shù)據(jù)分析與作圖 案例1:統(tǒng)計作圖在調(diào)查數(shù)據(jù)中的應(yīng)用 案例2:統(tǒng)計作圖在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用 |
第4講(3小時) 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)入門 |
目標(biāo):數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)入門 1.何為數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí) 2.數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的主要研究內(nèi)容 3.有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)區(qū)別 4.一元線性回歸 5.多元線性回歸 6.逐步回歸 案例1:廣告營銷計劃案例 案例2:信用卡債務(wù)預(yù)測案例 案例3:房價預(yù)測案例 |
第5講(3小時) 線性分類方法 |
目標(biāo):掌握經(jīng)典線性分類方法及其應(yīng)用 1.Logistic模型 2.LDA判別分類 3.QDA判別分類 案例1:信用卡違約預(yù)測案例 案例2:股價漲跌方向預(yù)測案例 |
第6講(3小時) 重抽樣方法 互動交流討論 |
目標(biāo):掌握經(jīng)典重抽樣方法 1.驗證集方法 2.交叉驗證 3.Bootstrap方法 案例1:量化投資資產(chǎn)配置案例 案例2:汽車每加侖汽油里程數(shù)預(yù)測案例 互動交流討論 |
【高級班】
專題名稱 |
授課內(nèi)容 |
第1講 線性分類方法 |
目標(biāo):掌握經(jīng)典線性分類方法及其應(yīng)用 1.Logistic模型 2.LDA判別分類 3.QDA判別分類 案例1:信用卡違約預(yù)測案例 案例2:股價漲跌方向預(yù)測案例 |
第2講(3小時) 重抽樣方法 |
目標(biāo):掌握經(jīng)典重抽樣方法 1.驗證集方法 2.交叉驗證 3.Bootstrap方法 案例1:量化投資資產(chǎn)配置案例 案例2:汽車每加侖汽油里程數(shù)預(yù)測案例 |
第3講(3小時) 組合預(yù)測 |
課程目標(biāo):掌握決策樹和組合預(yù)測方法及其實際應(yīng)用。 1.CART決策樹 2.Bagging 3.隨機(jī)森林 4.Boosting算法 案例1:棒球運動員薪水預(yù)測案例 案例2:心臟病預(yù)測案例 案例3:信用卡違約預(yù)測案例 |
第4講(3小時) |
課程目標(biāo):掌握支持向量機(jī)分類方法 1.最大間隔分類器 2.支持向量分類器 案例1:基因表達(dá)數(shù)據(jù)案例 案例2:股票漲跌方向預(yù)測 |
第5講(3小時) 變量選擇與高維數(shù)據(jù) |
目標(biāo):掌握數(shù)據(jù)挖掘中高維數(shù)據(jù)分析方法及其實際應(yīng)用 1.LASSO 2.SCAD 3.MCP 4.Group LASSO 案例1:基因篩選 案例2: 股票選股 |
第6講(3小時) 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 主成分分析 主成分回歸 聚類分析 |
目標(biāo):掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用。 1.主成分分析 2.主成分回歸 3.Kmeans聚類分析 4.系統(tǒng)聚類分析 案例1:廣告支出主成分分析 案例2:犯罪率主成分分析 案例3:學(xué)生考試成績主成分分析 案例4:客戶細(xì)分聚類案例 |
優(yōu)惠:
現(xiàn)場班老學(xué)員9折優(yōu)惠;
以上優(yōu)惠不疊加。
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2025-07-03