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好課推薦丨CDA建模分析師-R語言
2017-05-05
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數(shù)據(jù)科學(xué)家被認(rèn)為是21世紀(jì)最性感也是最具發(fā)展前景的職業(yè)，目前有75%左右的數(shù)據(jù)科學(xué)家使用R語言，有35%左右的數(shù)據(jù)科學(xué)家將R語言作為首選統(tǒng)計分析工具。今天，我們來了解一下R語言的前世今生。

一、R的誕生

1992年，肉絲（Ross Ihaka）和蘿卜特（Robert Gentleman）兩個人在S語言（貝爾實驗室開發(fā)的一種統(tǒng)計用編程語言）的基礎(chǔ)上開始構(gòu)思一種新的用于統(tǒng)計學(xué)分析的開源語言，直到1995年第一個版本正式發(fā)布。因為他們名字的第一個字母都是R，所以這門語言就被叫做R。這兩個人都是統(tǒng)計學(xué)教授出身，再加上R語言的生父S語言，所以R語言在統(tǒng)計學(xué)方面有著純正的血統(tǒng)！

如果你平時的工作會涉及到統(tǒng)計學(xué)，那么接觸R語言實在是太正常不過了。

二、R的發(fā)展

作為開源軟件的R能夠迅速發(fā)展，很大程度上取決于其活躍的社區(qū)。學(xué)習(xí)R，很大程度上也是學(xué)習(xí)各種R包的使用。截止目前（2017年3月，CRAN(Comprehensive R Archive Network)上已經(jīng)有10762個可以獲取的R擴(kuò)展包，內(nèi)容涉及各行各業(yè)，可以適用于各種復(fù)雜的統(tǒng)計。各地的CRAN鏡像都是R網(wǎng)站的備份文件，內(nèi)容完全一樣，你可以選擇離自己最近的去訪問。


三、R的特長

在R官網(wǎng)有這樣幾句介紹


丨R provides a wide variety of statistical (linear and nonlinear modelling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, clustering, …) and graphical techniques, and is highly extensible.

丨One of R’s strengths is the ease with which well-designed publication-quality plots can be produced, including mathematical symbols and formulae where needed.


1.因為R語言本身為統(tǒng)計而生，所以你能想到的所有統(tǒng)計相關(guān)的工作，R都可以非常簡潔的用幾行命令（甚至1行命令）幫你完成。

2.R高度的可擴(kuò)展性正是體現(xiàn)在它那1萬多個包上，你想做的幾乎所有事情都可以用現(xiàn)有的R包來輔助完成。

3.R另一個殺手锏就是其強(qiáng)大的繪圖功能，正如上面的英文介紹所言，R可以畫圖，畫各種各樣的圖，畫各種各樣高逼格的圖，畫各種各樣高逼格可以直接出版的圖。

4.完善的統(tǒng)計學(xué)功能再加上強(qiáng)大的繪圖功能，就是你學(xué)習(xí)的最大理由。

四、R應(yīng)用示例


在這一部分，僅僅是給展示幾個用R可以輕松完成的相對有趣的工作。 安裝對應(yīng)包后應(yīng)該可以直接運(yùn)行


示例1 ggplot2畫圖
效果展示：


 


示例2 詞頻分析及詞云
效果展示：

示例3 E-chart世界航空線路圖部分代碼（完整版在Echart官網(wǎng)）


效果展示：

五、如何嘗試入門R語言

① 大致了解一下R語言是什么，能干什么用

1.學(xué)習(xí)如何在R的官網(wǎng)下載R，如何在自己的電腦安裝R并成功運(yùn)行。

2.學(xué)習(xí)如何安裝Rstudio，并且了解其基本的用法（這步可省略）。

3.學(xué)習(xí)如何查看R幫助文檔（這步很重要）。

4.學(xué)習(xí)如何將外部的數(shù)據(jù)（作業(yè)中通常是txt或者csv格式）正確地導(dǎo)入R。

5.學(xué)習(xí)R語言一些最基本的命令，如安裝包、調(diào)用包、讀入寫入文件、構(gòu)造矩陣和基礎(chǔ)繪圖等。

6.了解R語言語法入門知識（數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)與包）


② 了解R語言在商業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用。
1.線性回歸分析方法；
2.使用決策樹進(jìn)行流失預(yù)警模型；
3.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行營銷響應(yīng)預(yù)測；
4.分類器與組合模型；
5.理解客戶畫像和客戶分群；
6.推薦算法提升客戶價值；
7.客戶生命周期管理方法。

個人感覺，如果能完成上述幾條學(xué)習(xí)路線，那么R語言就算入門了。入門的標(biāo)準(zhǔn)是什么呢？我想是給你一份數(shù)據(jù)讓你處理，你腦子里的第一反應(yīng)是可不可用R做；如果給你一個任務(wù)，你能上手嘗試用R去解決。

參考書籍


《R語言編程藝術(shù)》

《R語言實戰(zhàn)》

《統(tǒng)計建模與R軟件》

《ggplot2:數(shù)據(jù)分析與圖形藝術(shù)》

CDA數(shù)據(jù)分析研究院結(jié)合市場需求開設(shè)R語言數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘兩個專題課程，從零開始，由淺入深，包括初級語法及統(tǒng)計入門、中級建模方法進(jìn)階、高級案例應(yīng)用三個階段。如果你對R語言有興趣，歡迎過來學(xué)習(xí)。

R語言最近開課： (CDA LEVEL II -R 建模分析)


一、課程信息

北京&遠(yuǎn)程：2017年6月17日~7月02日（周末6天）

廣州：2017年7月08日~7月23日（周末6天）

授課安排：現(xiàn)場班6900元，遠(yuǎn)程班4900元

(1) 授課方式：面授直播兩種形式，中文多媒體互動式授課方式

(2) 授課時間：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)場與視頻結(jié)合，長期學(xué)習(xí)加練習(xí)答疑。

二、報名流程

1. 在線填寫報名信息

官網(wǎng)端：
微信端：

2. 給予反饋，確認(rèn)報名信息

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

三、課程大綱
第一階段：[6.17]數(shù)據(jù)挖掘前沿與R語言
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語言基礎(chǔ)
6.錯誤值、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：[6.18]回歸建模分析方法
1.線性回歸建模與檢驗
2.回歸模型的模型評估
3.正則化方法
4.邏輯回歸介紹
5.分類模型的模型評估
6.極大似然法估計
7.模型評估方法
a.案例：信用卡客戶價值預(yù)測模型b.案例：汽車貸款初始評分模型

第三階段：[6.24]決策樹與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
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)行營銷響應(yīng)預(yù)測
7.深度學(xué)習(xí)及常用框架（Caffe、Tensorflow）
a.案例：電子產(chǎn)品客戶購買決策模型b.案例：信貸產(chǎn)品行為評分模型

第四階段：[6.25]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)站客戶成功約會預(yù)測b.案例：網(wǎng)站虛假注冊客戶識別c.案例：客戶精準(zhǔn)營銷案例

第五階段：[7.01]客戶與市場分析方法
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
6.基于密度的聚類(DBSCAN)
a.案例：某人壽保險公司客戶分群b.案例：郵輪公司客戶分群

第六階段：[7.02]推薦算法提升客戶價值
1.Apriori算法、FP-growth算法
2.順貫?zāi)Ｐ?/span>
3.推薦系統(tǒng)設(shè)計
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

四、課程講師


 

常國珍

CDA數(shù)據(jù)分析師講師/北京大學(xué)商學(xué)博士

曾就職于亞信科技商業(yè)運(yùn)營咨詢部（BOC）、方正國際金融事業(yè)部、德勤管理咨詢信息技術(shù)系統(tǒng)咨詢部，多家金融信息部門和金融高科技公司數(shù)據(jù)分析顧問。主要從事征信數(shù)據(jù)集市與信用風(fēng)險建模、客戶價值提升等項目。擅長將基于個體行為分析的微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究范式與量化模型向結(jié)合的客戶終身價值建模。
曾珂


CDA數(shù)據(jù)分析研究院講師/管理科學(xué)工程碩士

從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的研究與教學(xué)，研究方向為互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析與挖掘，擅長基于客戶關(guān)系管理的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、文本挖掘。

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