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首頁CDA發(fā)布好課推薦丨CDA建模分析師-R語言
好課推薦丨CDA建模分析師-R語言
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經(jīng)常感覺一些公式的推導過程如天書一般,例如看svm的數(shù)學證明，EM算法，凸優(yōu)化… 感覺知識跳躍比較大, 是我微積分學的不好還是中間有什么好的教材補充一下,數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的學習過程是怎么樣的,應該看那些書(中文最好)?“

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

這是一個不太好回答的問題，管中窺豹，建議大家看一下以下的一些見解。
一、在學習數(shù)據(jù)挖掘之前你需要明了的幾點：
1. 數(shù)據(jù)挖掘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技；
2. 據(jù)挖掘本身融合了統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、機器學習、模式識別、知識發(fā)現(xiàn)等學科，并不是新的技術。
3. 數(shù)據(jù)挖掘之所以能夠應用不是因為算法，算法是以前就有的。數(shù)據(jù)挖掘應用的原因是大數(shù)據(jù)和云計算。比如阿法狗的后臺有上千臺計算機同時運行神經(jīng)網(wǎng)絡算法；
4. 數(shù)據(jù)初期的準備工作，也稱Data Warehousing。通常占整個數(shù)據(jù)挖掘項目工作量的70%左右。在前期你需要做大量的數(shù)據(jù)清洗和字段擴充的工作。數(shù)據(jù)挖掘和報告展現(xiàn)只占30%左右；
5. 數(shù)據(jù)挖掘技術更適合業(yè)務人員學習（相比技術人員學習業(yè)務來的更高效）

二、目前國內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人員工作領域大致可分為三類。
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)務咨詢，商務智能，出分析報告；
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)相關行業(yè)里做機器學習算法實現(xiàn)和分析；
3）科學研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機構研究新算法效率改進及未來應用。

三、你自己的定位與學習。
基于以上一點的介紹，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.需要理解主流機器學習算法的原理和應用。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言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。
關于軟件，有三個原則：只要能達到目標的軟件就是好軟件；你研究的領域啥軟件好用就用啥軟件；不要妄想用一個軟件解決所有問題。
3.需要理解數(shù)據(jù)庫基本原理，能夠熟練操作至少一種數(shù)據(jù)庫，如Mysql，OracelDB2等。

4.熟悉數(shù)據(jù)挖掘常見的運用場景。如客戶生命周期管理、客戶畫像和客戶分群、客戶價值預測模型構建、推薦系統(tǒng)設計等。這些需要依托于不同行業(yè)。下圖位CRM管理運用場景示例：



5. 經(jīng)典圖書推薦
《數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術》、《數(shù)據(jù)挖掘導論》、《機器學習實戰(zhàn)》、《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論》、《R語言實戰(zhàn)》

當然，如果你能夠接觸到真實的數(shù)據(jù)挖掘項目和實戰(zhàn)，你的提升將會非常快。CDA數(shù)據(jù)分析研究院開設的R語言數(shù)據(jù)挖掘課程，將世界客戶關系管理方面的領導者美庫爾公司（Merkle Inc）在專業(yè)管理咨詢方面的幾十年的經(jīng)驗積累與CDA數(shù)據(jù)分析研究院的教學理念與方法相結合，歸納了在商業(yè)智能系統(tǒng)設計、客戶畫像、精準營銷、生命周期價值管理等主題的課程，結合R語言進行項目實操。感興趣的小伙伴們快來學習吧！

【課程信息】
北京&遠程：7月22-23，29-30，8月05-06日（6天）
授課安排：現(xiàn)場班5900元，遠程班4400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) 學習期限：現(xiàn)場與視頻結合，長期學習加練習答疑。

【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，確認報名信息
3. 網(wǎng)上繳費
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語言
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析的本質
2.商業(yè)數(shù)據(jù)分析的階段與行業(yè)運用
3.商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘通用方法論
4.R語言基礎
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：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：信用卡客戶價值預測模型
b.案例：汽車貸款初始評分模型

第三階段：決策樹與神經(jīng)網(wǎng)絡建模
1.使用決策樹進行流失預警模型
2.決策樹建模方法
3.決策樹模型修剪
4.使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行營銷響應預測
5.感知器與BP神經(jīng)網(wǎng)絡
7.深度學習及常用框架（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：分類器與組合模型
1.KNN最近領域建模
2.貝葉斯網(wǎng)絡
3.高級分類器：支持向量機( SVM)
4.封裝與提升
5.隨機森林與梯度樹
a.案例：婚戀網(wǎng)站客戶成功約會預測
b.案例：網(wǎng)站虛假注冊客戶識別
c.案例：客戶精準營銷案例

第五階段：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.譜聚類方法
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：推薦算法提升客戶價值
1.Apriori算法、FP-growth算法
2.順貫模型
4.模型生命周期
5.數(shù)據(jù)挖掘體系建設
a.案例：電商交叉銷售案例
b.案例：金融機構交叉銷售案例

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

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