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R语言数据挖掘

5月28-29日，6月4-5日，11-12日

常国珍、翟辉

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张良均

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CDAII-R：前沿营销与客户关系管理商业案例

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大纲简介

内容描述

第一阶段

R与统计语言基础

1.R语言基础

2.数据整合

3.描述分析与统计基础

掌握使用R进行

数据分析的关键技能。

第二阶段

商业智能(BI)分析系统实现

1.探索数据分析

2.绘图包

3.BI功能实现

数据分析的目的在于给业务决策提供依据。

第三阶段

数据清洗与转换

1.缺失值处理

2.噪声值处理

3.数据变换

4.数据归约

对数据清洗与转换进行详细的讲述。

需要用到描述性统计、决策树、聚类、主成分分析等方法。

第四阶段

客户分析与营销模型

1.客户画像

2.客户细分

3.精准营销

4.营销组合优化

根据客户的需求提供差

异化的服务，解决营销资源瓶颈。

需要用到描述性统计、决策树、聚类、因子分析等方法。

第五阶段

风险预测与检测模型

1.信用风险建模

2.欺诈建模

3.客户终身价值分析

本部分会涉及信用风险和操作风险建模的主要内容。

需要用到描述性统计、决策树、逻辑回归、神经网络、支持向量机、最近邻域、朴素贝叶斯、聚类、因子分析等方法。

第六阶段

长尾理论与推荐系统设计

1.级联与流行

2.幂率与长尾理论

3.推荐系统设计

本部分是理论与技术的结合。

需要用到描述性统计、关联规则、序列模型、协同过滤等方法。

第七阶段

模型管理

1.模型生命周期

2.工作流设计

本部分内容讲解构建数据分析团队人员匹配， 排期管理，以及人、财、物的优化