課程簡介
課程以2個數據挖掘項目案例為主線，內容貫穿數據分析與挖掘的基礎概念、基本流程、常用算法和R編程實現及數據分析挖掘在企業(yè)實際經營過程中的應用。課程除了帶領學員入門數據挖掘，更著重強調以數據的思維和角度看待及解決問題。
目標收益
1、對數據挖掘的概念及過程形成清晰的認識；
2、能夠使用R結合具體方法完成數據分析與挖掘工作；
3、能夠熟練掌握數據挖掘基本技術及數據挖掘／機器學習算法，并能應用于實際案例。
培訓對象
1、數據分析師／挖掘工程師
2、統(tǒng)計學、數學或計算機、數理統(tǒng)計或數據挖掘方向相關專業(yè)大學?？苹蛞陨蠈W歷的學生或教師；
3、具有一定數學基礎知識，計劃從事數據挖掘工作的職場人士；
4、對數據挖掘、數據分析感興趣，想自我提升人士。
課程大綱
| R語言訓練 |
1.1R基礎知識 1.1.1 R基礎介紹 1.1.2 R數據類型及結構 1.1.3 數據的導入導出 1.1.4 常用數據管理 1.2 R控制流 1.2.1 for、while循環(huán) 1.2.2 if條件控制語句 1.3 R函數 1.3.1 R常見數據函數 1.3.2 函數自定義 1.4 圖形探索 1.4.1 R基礎繪圖函數 1.4.2 R高級繪圖工具 |
| 數據挖掘 |
2.1 數據挖掘概論 2.1.1 什么是數據挖掘 2.1.2 數據挖掘、機器學習與人工智能 2.1.3 數據挖掘的基本過程 2.1.4 模型評估 2.2 數據挖掘算法及編程實現 2.2.1 回歸分析 2.2.2 決策樹 2.2.3 KNN 2.2.4 樸素貝葉斯 2.2.5 人工神經網絡 2.2.6 K-means聚類分析 2.2.7 層次聚類 2.2.8 其他聚類算法 |
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數據挖 掘案例 |
3.1 中醫(yī)證型關聯規(guī)則 3.1.1 背景與挖掘目標 3.1.2 分析方法與過程 3.1.3 上機實驗 3.1.4 拓展思考 3.2 電商網站智能推薦 3.2.1 背景與挖掘目標 3.2.2 分析方法與過程 3.2.3 上機實驗 3.2.4 拓展思考 |
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R語言訓練 1.1R基礎知識 1.1.1 R基礎介紹 1.1.2 R數據類型及結構 1.1.3 數據的導入導出 1.1.4 常用數據管理 1.2 R控制流 1.2.1 for、while循環(huán) 1.2.2 if條件控制語句 1.3 R函數 1.3.1 R常見數據函數 1.3.2 函數自定義 1.4 圖形探索 1.4.1 R基礎繪圖函數 1.4.2 R高級繪圖工具 |
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數據挖掘 2.1 數據挖掘概論 2.1.1 什么是數據挖掘 2.1.2 數據挖掘、機器學習與人工智能 2.1.3 數據挖掘的基本過程 2.1.4 模型評估 2.2 數據挖掘算法及編程實現 2.2.1 回歸分析 2.2.2 決策樹 2.2.3 KNN 2.2.4 樸素貝葉斯 2.2.5 人工神經網絡 2.2.6 K-means聚類分析 2.2.7 層次聚類 2.2.8 其他聚類算法 |
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數據挖 掘案例 3.1 中醫(yī)證型關聯規(guī)則 3.1.1 背景與挖掘目標 3.1.2 分析方法與過程 3.1.3 上機實驗 3.1.4 拓展思考 3.2 電商網站智能推薦 3.2.1 背景與挖掘目標 3.2.2 分析方法與過程 3.2.3 上機實驗 3.2.4 拓展思考 |
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