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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2013年1月24日-27日
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