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曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)
本課程，秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、技巧。課程可定制,線上/線下/上門皆可,熱線:4008699035。
曙海培訓(xùn)的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)30萬+。曙海培訓(xùn)的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。
大數(shù)據(jù)分析與可視化培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)收益?
經(jīng)過此次課程培訓(xùn)，可使學(xué)習(xí)者獲得如下收益：
1.理解數(shù)據(jù)分析及R語言；
2.理解并掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；
3.掌握數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的方法；
4.掌握基本數(shù)據(jù)管理方法；
5.理解并掌握數(shù)據(jù)探索；
6.掌握如何進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析；
7.掌握R語言繪圖基礎(chǔ)；
8.掌握聚類分析；
9.掌握關(guān)聯(lián)規(guī)則；
10.掌握KNN近鄰分類；
11.經(jīng)過案例掌握用戶行為挖掘算法；
12.掌握C5.0算法原理；
13.掌握CART算法原理；
14.理解并掌握Rattle工具使用及如何搭建數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。
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培訓(xùn)特色
1. 本課程盡量避開數(shù)學(xué)公式，按照“講清思想方法原理—結(jié)合具體案例—R語言實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)”思路，讓即使是幾乎沒有什么基礎(chǔ)的學(xué)員，掌握數(shù)據(jù)挖掘和可視化的基本思路和模式，打下未來深入的良好基礎(chǔ)，能在工作和學(xué)習(xí)中結(jié)合具體問題立馬上手操作解決；
2. 課程注重學(xué)練結(jié)合的方法，會(huì)采取課中練習(xí)的方法，充分調(diào)動(dòng)大家思考的積極性，在做中掌握相關(guān)知識(shí)和技能；
3. 課程緊緊抓住基于R語言的數(shù)據(jù)挖掘和可視化的重點(diǎn)和難點(diǎn)，詳細(xì)的分析和講解，在理解難、容易出錯(cuò)的地方反復(fù)提醒，以便學(xué)員在課后容易的進(jìn)行自己復(fù)習(xí)和相關(guān)拓展。
培訓(xùn)大綱
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培訓(xùn)模塊? |
培訓(xùn)內(nèi)容? |
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數(shù)據(jù)處理及復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化（一）? |
R語言入門及數(shù)據(jù)挖掘基本概念? q?R語言簡(jiǎn)介? 常量、向量、矩陣、數(shù)組、數(shù)據(jù)框、列表、數(shù)據(jù)處理、編寫程序、基本統(tǒng)計(jì)計(jì)算、R語言繪圖基礎(chǔ)、幫助及包的用法? q?R語言數(shù)據(jù)處理秘笈? 介紹填、剪、揉太極三式的數(shù)據(jù)處理原理、方法、案例、技巧，以及Dplyr包、Tidyr包、Data.Table包的具體用法和代碼講解? q?數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)? 講解數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、典型問題，經(jīng)過場(chǎng)景舉例說明數(shù)據(jù)挖掘的用途；同時(shí)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程講解開展數(shù)據(jù)挖掘工作的各環(huán)節(jié)及主要技術(shù)。介紹數(shù)據(jù)挖掘常用算法及適合場(chǎng)景，比較不同數(shù)據(jù)挖掘工具的優(yōu)缺點(diǎn)。? |
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數(shù)據(jù)處理及復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化（二）? |
R語言數(shù)據(jù)挖掘與可視化分析? q?數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)? 詳細(xì)講解抽樣、分區(qū)、樣本平衡、特征選擇、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型的技術(shù)，并結(jié)合R語言講解其代碼實(shí)現(xiàn)。? q?Rattle數(shù)據(jù)挖掘工具? 介紹Rattle在業(yè)界的使用情況，安裝及具體使用方法，包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)探索、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、數(shù)據(jù)變換、聚類分析、關(guān)聯(lián)挖掘、建模、評(píng)估模型以及日志功能。經(jīng)過實(shí)際的數(shù)據(jù)演示各環(huán)節(jié)的具體操作過程，分析挖掘結(jié)果。? q?可視化分析? 介紹可視化基本概念，可視化設(shè)計(jì)流程以及R語言可視化的優(yōu)勢(shì)；其次，介紹24種常見圖表（拆線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖、詞云圖、玫瑰圖、?；鶊D、河流圖等等）的適用場(chǎng)景和使用方法；zui后，重點(diǎn)對(duì)Lattice、Rcharts、Recharts、Ggplot2包進(jìn)行了詳細(xì)講解和案例演示。? |
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數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)戰(zhàn)（一）? |
關(guān)聯(lián)規(guī)則算法原理與案例分析? q?算法講解? 關(guān)聯(lián)規(guī)則概念、基本術(shù)語、Apriori算法實(shí)現(xiàn)原理、流程及手動(dòng)演算案例；Arules包的介紹等等? q?案例：利用超市購(gòu)物籃Groceries數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析? 介紹Groceries數(shù)據(jù)集、事務(wù)數(shù)據(jù)集以及常見操作；介紹數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為事務(wù)數(shù)據(jù)集的方法以及使用Apriori算法建立關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，同時(shí)，對(duì)分析關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果的常用技術(shù)進(jìn)行了講解和演示。? 聚類算法原理與案例分析? q?Kmeans算法講解? 介紹Kmeans聚類基本思路及算法流程；Kmeans函數(shù)介紹；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)介紹? q?案例：對(duì)Iris數(shù)據(jù)集進(jìn)行K均值聚類分析? 介紹Iris數(shù)據(jù)集，并試圖經(jīng)過使用基本數(shù)值指標(biāo)建立聚類分析模型，驗(yàn)證其與真實(shí)分類的區(qū)別? q?案例：對(duì)Mtcars數(shù)據(jù)集進(jìn)行K均值聚類分析? 介紹Mtcars數(shù)據(jù)集，并使用Kmeans算法對(duì)其進(jìn)行聚類分析，以了解汽車的類別細(xì)分，同時(shí)給出合理解釋并提煉判斷規(guī)則? q?層次聚類算法講解? 介紹樣本距離、類間距離的概念和計(jì)算方法，介紹層次聚類算法流程以及經(jīng)過手動(dòng)演算詳細(xì)講解層次聚類實(shí)現(xiàn)的過程；Hclust函數(shù)講解? q?案例：對(duì)洛杉機(jī)街區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次聚類? 介紹洛杉機(jī)數(shù)據(jù)，并使用層次聚類算法對(duì)其進(jìn)行細(xì)分；經(jīng)過細(xì)分進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)了解，并給出各類的詳細(xì)描述與說明? q?案例：對(duì)哺乳動(dòng)物的睡眼數(shù)據(jù)進(jìn)行層次聚類? 介紹哺乳動(dòng)物的睡眠數(shù)據(jù)，使用層次聚類的方法對(duì)其進(jìn)行細(xì)分，并給出各類的特點(diǎn)，并給出詳細(xì)描述與說明? |
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數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)戰(zhàn)（二）? |
KNN算法原理與案例分析? q?算法原理? 介紹Knn基本概念、原理以及實(shí)現(xiàn)流程，同時(shí)給出Knn算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景；詳細(xì)介紹Kknn包? q?案例：對(duì)Iris數(shù)據(jù)集進(jìn)行Knn分類? 介紹使用Knn算法對(duì)Iris數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法、流程及代碼演示，并對(duì)分類的結(jié)果進(jìn)行分析? q?案例：對(duì)乳腺癌數(shù)據(jù)進(jìn)行Knn分類? 介紹乳腺癌數(shù)據(jù)集，并使用Knn算法對(duì)乳腺癌數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，同時(shí)給出實(shí)現(xiàn)的方法、流程及代碼，并對(duì)分類效果進(jìn)行分析? q?案例：對(duì)新聞文本數(shù)據(jù)進(jìn)行Knn分類? 介紹新聞文本數(shù)據(jù)，并使用Knn分類算法對(duì)新聞文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，同時(shí)給出實(shí)現(xiàn)的方法、流程及代碼，并對(duì)分類效果進(jìn)行分析? 決策樹原理與案例分析? 介紹決策樹基本概念、分類與回歸問題的區(qū)別與聯(lián)系、說明決策樹建模的通用過程。? q?CART算法原理? 介紹分類回歸樹的基本思路、算法實(shí)現(xiàn)流程，并經(jīng)過案例說明其實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)；介紹選擇分割點(diǎn)的方法，拆分規(guī)則，代價(jià)復(fù)雜度以及Rpart包和Prune函數(shù)的介紹? q?案例：對(duì)Iris數(shù)據(jù)集運(yùn)用CART算法進(jìn)行分類? 介紹使用CART算法對(duì)Iris數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法、原理和代碼實(shí)現(xiàn)流程，并對(duì)分類效果進(jìn)行比較分析? q?案例：對(duì)汽車數(shù)據(jù)運(yùn)用CART對(duì)汽車重量進(jìn)行預(yù)測(cè)? 介紹使用CART算法對(duì)Mtcars數(shù)據(jù)中汽車的重量進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法、原理和代碼實(shí)現(xiàn)流程，并對(duì)預(yù)測(cè)效果進(jìn)行分析? q?C5.0算法原理? 介紹ID3算法的算法實(shí)現(xiàn)原理和流程，同時(shí)講解信息熵、后驗(yàn)熵、信息增益等基本概念；經(jīng)過案例講解ID3算法的具體過程以及ID3自身的問題；介紹C4.5算法的實(shí)現(xiàn)原理和流程，講解增益比例的來源和優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)介紹C4.5對(duì)連續(xù)屬性及有缺失樣本的算法辦法，此外，還將會(huì)對(duì)剪枝、規(guī)則的產(chǎn)生、交叉驗(yàn)證等問題進(jìn)行講解；C50包的介紹? q?案例：對(duì)Iris數(shù)據(jù)集運(yùn)用C50算法分類? 介紹使用C50算法對(duì)Iris數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類的方法、原理和代碼實(shí)現(xiàn)流程，同時(shí)對(duì)分類效果進(jìn)行分析? |
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行業(yè)應(yīng)用案例分享（一）? |
分析案例剖析? q?購(gòu)物籃分析案例? Onlineretail數(shù)據(jù)集，包含用戶購(gòu)買商品的交易信息，本案例旨在從中挖掘出用戶購(gòu)買商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則規(guī)律，并分析各模式對(duì)應(yīng)的含義及應(yīng)用可行性。? q?航空公司客戶價(jià)值分析案例? 面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，各航空公司都推出了更優(yōu)惠的營(yíng)銷方式來吸引更多的客戶，國(guó)內(nèi)某航空公司面臨著旅客流失、競(jìng)爭(zhēng)力下降和航空資源未充分利用等經(jīng)營(yíng)危機(jī)。經(jīng)過建立合理的客戶價(jià)值評(píng)估模型，對(duì)客戶進(jìn)行分群，分析比較不同客戶群的客戶價(jià)值，并制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略? q?Lending Club信貸違約分析案例? Lending Club 信用貸款違約數(shù)據(jù)是美國(guó)網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)?Lendingclub 在2007-2015年間的信用貸款情況數(shù)據(jù)，主要包括貸款狀態(tài)和還款信息。本例基于該數(shù)據(jù)對(duì)多維度信息進(jìn)行詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析，主要結(jié)合詞云、地圖等分析方法，另外，針對(duì)貸款違約建立了預(yù)測(cè)模型，本節(jié)會(huì)介紹詳細(xì)的建模過程及預(yù)測(cè)效果分析? |
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行業(yè)應(yīng)用案例分享（二）? |
用戶行為挖掘算法及案例? q?推薦系統(tǒng)? 介紹推薦系統(tǒng)的基本概念、以及常見推薦算法（包括基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的推薦、基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦、基于效用的推薦、基于知識(shí)推薦、基于標(biāo)簽的推薦、基于圖的推薦等等），同時(shí)對(duì)不同的推薦算法進(jìn)行比較；另外，針對(duì)構(gòu)建推薦系統(tǒng)，給出了詳細(xì)的說明；介紹了推薦系統(tǒng)評(píng)測(cè)的關(guān)鍵指標(biāo)（包括用戶滿意度、準(zhǔn)確度、覆蓋率、多樣性、驚喜度等等）；接著，對(duì)R語言中的Recommenderlab包的用法進(jìn)行詳細(xì)介紹? q?案例：基于Onlineretail數(shù)據(jù)建立推薦系統(tǒng)? 介紹Onlineretail數(shù)據(jù)集，以及開展推薦系統(tǒng)搭建過程的方法及具體實(shí)現(xiàn)，案例中使用了RANDOM、UBCF、IBCF三種方法建立了預(yù)測(cè)模型，并給出了比較分析? q?序列模式挖掘? 介紹序列模式挖掘的基本概念、術(shù)語、實(shí)現(xiàn)的思路及具體過程。主要介紹SPADE算法的原理以及其實(shí)現(xiàn)過程。針對(duì)具體的實(shí)現(xiàn)，詳細(xì)介紹了R語言中的Arulessequences包? q?對(duì)Onlineretail數(shù)據(jù)集進(jìn)行序列模式挖掘? 基于Onlineretail數(shù)據(jù)集，使用Spade算法建立序列模式挖掘算法進(jìn)行序列模式挖掘，并對(duì)挖掘出的結(jié)果進(jìn)行解釋分析? |
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