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【清明假期送課】R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用
2022-01-20
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大數(shù)據(jù)與云計(jì)算時(shí)代，現(xiàn)代金融，零售，生物醫(yī)學(xué)，互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘已成為價(jià)值評(píng)估，指導(dǎo)決策不可忽視的營(yíng)銷技術(shù)。盤點(diǎn)2014百大數(shù)據(jù)挖掘成功案例：（節(jié)選）


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2015年4月，人大經(jīng)濟(jì)論壇聯(lián)袂中央財(cái)經(jīng)大學(xué)，推出《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用》，從零到精通，以案例掌握數(shù)據(jù)挖掘精髓。

馬景義 教授

中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)博士，中國(guó)統(tǒng)計(jì)教育學(xué)會(huì)高等教育分會(huì)副秘書長(zhǎng)，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院副教授，電話調(diào)查與數(shù)據(jù)挖掘實(shí)驗(yàn)室主任。研究領(lǐng)域：數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計(jì)學(xué)。主講課程：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用。主要著作：《數(shù)據(jù)挖掘前沿問(wèn)題》，《北京市居民民生感知問(wèn)題研究報(bào)告》，《含組結(jié)構(gòu)和層次結(jié)構(gòu)模型的規(guī)則化路徑估計(jì)》。先后在《數(shù)據(jù)》，《統(tǒng)計(jì)與決策》，《統(tǒng)計(jì)研究》，《計(jì)算機(jī)科學(xué)》，《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》等期刊雜志發(fā)表論文數(shù)十篇，并主持了全國(guó)統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2008LY049)，教育部人文社科項(xiàng)目(08JC910003)等重大項(xiàng)目。


培訓(xùn)安排

面授時(shí)間：2015年4月3日－4月6日（四天）
面授地點(diǎn)：北京，首都體育學(xué)院
培訓(xùn)費(fèi)用：3600（含發(fā)票）/2500（全日制在校學(xué)生）
      優(yōu)惠：現(xiàn)場(chǎng)班老學(xué)員、全日制本科研究生
      及三人一同報(bào)名可享受9折優(yōu)惠

授課方式

1. 現(xiàn)場(chǎng)授課使用R軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，多媒體互動(dòng)，現(xiàn)場(chǎng)答疑。
2. 時(shí)間：上午9:00—12:00，下午13:00—16:30

3. 現(xiàn)場(chǎng)提供免費(fèi)午餐，咖啡茶飲。


贈(zèng)送論壇幣1000個(gè)


授課對(duì)象
  • 各行業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者
  • 在校數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)，計(jì)算機(jī)，統(tǒng)計(jì)等專業(yè)教師和學(xué)生
  • 經(jīng)濟(jì)，醫(yī)學(xué)生物研究院科研人員
  • 數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘興趣愛好者
授課目標(biāo)
課程大綱

第一講  R語(yǔ)言入門

第二講  數(shù)據(jù)分析基本原理

2.1 參數(shù)估計(jì)

2.2 假設(shè)檢驗(yàn)

2.3 方差分析和回歸分析

第三講  廣義線性回歸模型

3.1  Logistic回歸模型和泊松回歸模型

案例：電信客戶分類，船只損壞率分析

第四講  有監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘算法基本原理及分類樹

4.1 以分類樹為例，介紹數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)算法與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型的區(qū)別

4.2再抽樣，訓(xùn)練誤差，測(cè)試誤差，交叉驗(yàn)證誤差等

案例：電信客戶分類

第五講  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支撐向量機(jī)

5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支撐向量機(jī)，及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

案例：電信客戶流失預(yù)測(cè)，房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)

第六講 組合預(yù)測(cè)算法

6.1  Adaboost算法，隨機(jī)森林算法，及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

案例：信用卡逾期客戶預(yù)測(cè)

第七講  無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘算法

6.2 聚類分析、主成分分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

案例：手機(jī)用戶市場(chǎng)細(xì)分，購(gòu)物籃分析

第八講  數(shù)據(jù)庫(kù)、R、數(shù)據(jù)挖掘

6.3訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，提取數(shù)據(jù)庫(kù)，更新數(shù)據(jù)庫(kù)，配置數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘算法

案例：手機(jī)用戶市場(chǎng)細(xì)分


報(bào)名方式

1.在線填寫報(bào)名信息

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




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