数据挖掘分析与实践
现场
3500元(学生1750元)
远程
3500元(学生1750元)
上课地点:北京市海淀区人民大学
讲师:王星
报名时间:2012-4-4 - 2012-6-20
开课时间:2012年6月22日-6月23日
讲师介绍
王星
中国人民大学统计学院副教授,现任概率论与数理统计系主任。
教授课程:本科生:非参数统计、数据挖掘导论
研究生:数据挖掘与统计机器学习,数据挖掘讨论班。
涉足领域:网络挖掘、金融分析、文献评价、数据质量等;
专业咨询:RS-PLUS、SPSSClementine、STATISTICA、SASEM,SASJMP等统计分析教学与科研,长期从事数据分析咨询、培训;
相关培训经验:
- 数据挖掘与STATISTICA实践
- 数据挖掘与商务智能
- 应用机器学习和SAS
- 曾与Baidu,Google,Sina,汇丰银行在数据挖掘方面合作
学生对象
- 希望系统学习数据挖掘SAS和R的使用者
- 未来将从事数据挖掘和数据分析的求职者
课程目标
- 掌握数据挖掘和统计学习领域(Data Mining & Machine Learning)的基本概念,原理,方法
- 熟悉SAS和R在数据挖掘问题中的运用
- 实战数据挖掘和相关领域的研究问题撰写和数据分析简报制作技巧
课程特色
- 数据预处理作为一次课,并且融合到之后的课时中去
- 用SAS和R处理数据的优势:可以解决更多复杂数据的分析问题,R是完全免费的,SAS提供R的接口,SAS有数据仓库的管理,R有强大的数据分析能力,两者结合可以拥有很全面深入的分析处理能力;
- 案例包括:绩效提升稳健建模,精准投放预测模型等
课程内容
- 模块1 数据挖掘基本问题----学时(2)
参考文献介绍、数据挖掘基本概念、SAS数据挖掘模块构成,菜单定义数据仓库的基本结构。
- 模块2 数据挖掘流程---- 学时(3)
以产品质量流程SPC为例,掌握数据挖掘的基本分析流程,独立完成在SAS中完成一个分析流程的设计,学习数据库的数据导入和清洗技术,不平衡数据的分析技术、熟练掌握三种异常数据检测的方法。
- 模块3 无指导的数据挖掘模型----学时(3)
熟悉无指导的数据挖掘的6种主要模型,包括关联发现、稳健聚类和图模型等内容,以市场研究中的客户关系发现为例,学习R在数据挖掘中与SAS结合的应用。
- 模块4 有指导的数据挖掘模型----学时(4)
熟悉有指导的数据挖掘的4种主要模型,包括以电子商务个性化服务为例,学习R和SAS在数据挖掘中的应用。
- 模块5 模型评价与提升技术----学时(2)
学习模型评价的基本原理,以金融风险模型为例,包括随机森林、提升模型、lars、支持向量机、Bayes预测等方法,学习R和SAS在数据挖掘模型提升中的应用。
数据挖掘的应用
- 所能解决的典型商业问题:数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为,以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。
- 营销方面:通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息,确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为,然后以此为基础,对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销,提高了营销效果,从而为企业带来更多的利润。
- 企业危机管理方面:对企业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助经营决策的关键性数据。
联系方式:
魏老师
电话:010-68478566
手机:13581781541
QQ:1143703950
E-mail:vip@pinggu.org
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