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R語言數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)教程
體系課

R語言數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)教程

  • R語言

R語言數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)：從基礎(chǔ)到高級的深度探索

￥99.9
本課程包括
  • 13小時30分鐘的視頻隨時觀看
  • 可在APP隨時觀看
  • 結(jié)業(yè)證書
你將收獲
  • 掌握R語言的基本語法和數(shù)據(jù)處理技能，能夠快速有效地處理和分析數(shù)據(jù)。
  • 深入了解數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、算法和應(yīng)用領(lǐng)域，提升對數(shù)據(jù)挖掘的認(rèn)知水平。
  • 學(xué)會使用R語言進(jìn)行分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時間序列預(yù)測等常見的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，掌握各種算法的實現(xiàn)方法和技巧。
  • 通過實戰(zhàn)案例，了解數(shù)據(jù)挖掘在市場分析、客戶細(xì)分、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用，提升解決實際問題的能力。
課程介紹

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為企業(yè)和組織獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵。R語言以其強(qiáng)大的統(tǒng)計計算和數(shù)據(jù)可視化能力，成為了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的熱門工具。本課程將帶領(lǐng)您深入了解R語言在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的實際應(yīng)用，幫助您掌握從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建到結(jié)果解讀的全過程。課程將涵蓋數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、常用算法以及R語言的實現(xiàn)方法。通過豐富的實戰(zhàn)案例，我們將重點講解分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時間序列預(yù)測等常見的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。同時，課程還將介紹如何利用R語言進(jìn)行特征選擇、模型評估和優(yōu)化，以提升數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和效率。此外，本課程還將分享實際項目中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場景，包括市場分析、客戶細(xì)分、推薦系統(tǒng)等。通過案例分析，您將了解如何將理論知識與實際業(yè)務(wù)相結(jié)合，為企業(yè)提供有針對性的數(shù)據(jù)挖掘解決方案。

適合人群
  • 數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師：需要處理和分析大量數(shù)據(jù)，并從中提取有價值的信息
  • 統(tǒng)計學(xué)和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生：希望深入了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)理論和實現(xiàn)方法，提升統(tǒng)計和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的實踐技能的師生
  • R語言愛好者：對R語言感興趣，希望了解如何使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘
講師介紹
2017-2024 微軟MVP
擅長領(lǐng)域:
  • 數(shù)據(jù)挖掘與分析
  • 數(shù)據(jù)可視化
  • 深度學(xué)習(xí)
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)
  • 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)決策
  • 商業(yè)分析
  • 計算機(jī)視覺
曾就職于平安人壽擔(dān)任資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?，目前供職于世界百?qiáng)企業(yè)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)化運營、金融科技、創(chuàng)新規(guī)劃等項目及前沿研究。有13年的數(shù)據(jù)挖掘與分享相關(guān)工作的經(jīng)驗；曾經(jīng)從事過電商、電購、電力、游戲、金融和物流等行業(yè)，熟悉不同行業(yè)的數(shù)據(jù)特點。R語言資、python資深玩家，熟練掌握深度學(xué)習(xí)Tensorflow2框架，有豐富的大數(shù)據(jù)挖掘和可視化實戰(zhàn)經(jīng)驗。2017-2023年微軟MVP。《中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分會》第一屆理事。 歷屆中國R語言大會特邀演講嘉賓。 書籍著作：《R語言與數(shù)據(jù)挖掘》、《數(shù)據(jù)實踐之美：31位大數(shù)據(jù)專家的方法、技術(shù)與思想》《R語言游戲數(shù)據(jù)分析與挖掘》、《Keras深度學(xué)習(xí)：入門、實戰(zhàn)與進(jìn)階》、《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘（微課）》和深度學(xué)習(xí)從入門到精通：基于keras（微課版）》
課程大綱
共0節(jié) 時長0分鐘 全部收起
課程導(dǎo)讀
圖文
一、數(shù)據(jù)挖掘必要性
共7節(jié) | 1小時23分鐘
  • 章節(jié)導(dǎo)讀
    圖文
  • 1、大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的利用
    15分鐘
  • 2、數(shù)據(jù)挖掘的方向及商業(yè)定義
    16分鐘
  • 3、數(shù)據(jù)挖掘流程介紹
    16分鐘
  • 4、合格數(shù)據(jù)挖掘工程師必備技能
    16分鐘
  • 5、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
    20分鐘
  • 章節(jié)總結(jié)
    圖文
二、模型效果評估
共14節(jié) | 3小時21分鐘
  • 章節(jié)導(dǎo)讀
    圖文
  • 6、模型效果評估常用方法
    10分鐘
  • 7、混淆矩陣指標(biāo)詳解
    22分鐘
  • 8、混淆矩陣案例詳解
    18分鐘
  • 9、ROC曲線基本原理
    9分鐘
  • 10、利用excel講解各種評估曲線指標(biāo)統(tǒng)計原理
    29分鐘
  • 11、利用R計算tpr、fpr、lift各指標(biāo)值詳解
    15分鐘
  • 12、利用plot函數(shù)繪制ROC、KS、LIFT曲線
    19分鐘
  • 13、利用ggpot函數(shù)繪制ROC、KS、LIFT曲線
    16分鐘
  • 14、自定義繪制各種評估曲線函數(shù)
    14分鐘
  • 15、利用ROCR和pROC包繪制ROC曲線
    14分鐘
  • 16、等頻分箱基本原理及價值解讀
    20分鐘
  • 17、PSI基本原理介紹及案例演示
    15分鐘
  • 章節(jié)總結(jié)
    圖文
三、經(jīng)典線性回歸模型
共18節(jié) | 4小時29分鐘
  • 章節(jié)導(dǎo)讀
    圖文
  • 18、經(jīng)典線性回歸模型理論介紹
    20分鐘
  • 19、線性回歸模型最小二乘法的數(shù)學(xué)原理
    14分鐘
  • 20、線性回歸模型的判定系數(shù)
    12分鐘
  • 21、自定義函數(shù)求回歸系數(shù)和判定系數(shù)擬合度
    15分鐘
  • 22、構(gòu)建test數(shù)據(jù)集驗證自定義函數(shù)
    12分鐘
  • 23、lm函數(shù)及其他函數(shù)介紹
    17分鐘
  • 24、lm函數(shù)案例詳解
    21分鐘
  • 25、對 cars數(shù)據(jù)集進(jìn)行線性回歸模型構(gòu)建及結(jié)果可視化
    21分鐘
  • 26、對cars數(shù)據(jù)集進(jìn)行指數(shù)變換后建模并 對比效果
    19分鐘
  • 27、利用MASS包的boxcox函數(shù)尋找指數(shù)（對數(shù)）變換的最優(yōu)值
    9分鐘
  • 28、多個數(shù)值自變量的線性回歸模型構(gòu)建
    14分鐘
  • 29、利用逐步回歸選擇最有模型
    22分鐘
  • 30、當(dāng)自變量有定性變量情況下的模型講解
    23分鐘
  • 31、通過鳶尾花數(shù)據(jù)集解釋為什么需要做邏輯回歸
    23分鐘
  • 32、邏輯回歸基本原理介紹
    12分鐘
  • 33、邏輯回歸案例演示
    17分鐘
  • 章節(jié)總結(jié)
    圖文
四、決策樹模型
共7節(jié) | 1小時38分鐘
  • 章節(jié)導(dǎo)讀
    圖文
  • 34、決策樹的基本原理及R語言實現(xiàn)
    20分鐘
  • 35、ID3算法舉例
    21分鐘
  • 36、決策樹案例演示：數(shù)據(jù)清洗及分區(qū)
    18分鐘
  • 37、利用C5.0算法構(gòu)建分類模型
    21分鐘
  • 38、利用rpart和party包實現(xiàn)決策樹算法
    18分鐘
  • 章節(jié)總結(jié)
    圖文
五、聚類分析
共8節(jié) | 1小時31分鐘
  • 章節(jié)導(dǎo)讀
    圖文
  • 40、常用距離知識介紹
    23分鐘
  • 41、常用聚類算法及R語言實現(xiàn)
    21分鐘
  • 42、應(yīng)用案例—iris數(shù)據(jù)集：K-均值聚類
    14分鐘
  • 43、應(yīng)用案例-汽車數(shù)據(jù)集—K-均值聚類
    9分鐘
  • 44、案例：洛杉磯街區(qū)數(shù)據(jù)—層次聚類
    15分鐘
  • 45、應(yīng)用案例：汽車數(shù)據(jù)集—層次聚類
    9分鐘
  • 章節(jié)總結(jié)
    圖文
六、關(guān)聯(lián)規(guī)則
共4節(jié) | 1小時7分鐘
  • 46、關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本理論及R語言實現(xiàn)
    21分鐘
  • 47、關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化包arulesViz介紹
    22分鐘
  • 48、關(guān)聯(lián)規(guī)則案例演示
    25分鐘
  • 章節(jié)總結(jié)
    圖文
章節(jié)導(dǎo)讀
圖文
課程總結(jié)
圖文
課程資料
圖文
購課須知

課程有效期：

自購買課程之日起 365 天，部分參與營銷活動產(chǎn)品以活動規(guī)則為準(zhǔn)，請同學(xué)在有效期內(nèi)學(xué)習(xí)、觀看課程。

上課模式：

課程采取錄播模式，請注意自學(xué)課無班級微信群、班主任帶班及助教批改服務(wù)。

注：自學(xué)課不支持退款，確保你是真的需要再進(jìn)行報名，報完名之后還請認(rèn)真學(xué)習(xí)。