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专题课程

大数据环境下的R数据挖掘

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编辑日期 2018-06-14  阅读次数:791 次


【课程背景】

近年来,由于存储设备的单位成本以惊人的速度下降(1G硬盘空间的成本现在只需要几美分,这在过去难以想象),我们可以轻而易举地积累起大量的数据。电信 运营商,可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令,省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。电子商务网站,可以记录用户的每一 次交易,甚至每一次点击,可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。城市监控体系,在各个重要路口,高速公路上的摄像头,每秒钟都在产生海量的视频数 据。在生命科学领域,对人体的DNA分析,一个个体就能产生几个G数据,可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据,信息量将会是怎样一个 规模,如此等等,不胜枚举。我们正处于一个信息爆炸的时代。

 
 很不幸的是,我们得到了大量的数据,而这些数据中的大部分,在它的生命周期里基本上都被闲置着,从来没有考虑过产生任何的价值,可能的用途就是保存备 查。尽管啤酒与尿布的故事,已经写入教科书有10多年了,几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值,但是直到今天,我们对数据的 处理依然停留在按预定指标进行统计这种很低的水平上。造成这种情况的原因有很多。一方面,由于业务人员和IT人员的工作鸿沟,使到即使能提出数据分析的需 求都成了一个很大的困难。在各公司里保管数据的大多是IT人员,他们对业务的了解可能并非很深入,而业务人员也鲜有对数据有深入认识者,他们通常都缺乏必 要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作。另一方面,数据分析专家具有深厚的数学处理能力,善于建模和构筑算法,但是由于无法得到合适的需求, 他们的能力也无从施展。另外数学家、统计学家们很多并不熟悉现代的IT软硬件设备的特性,对于集群、分布式系统、大规模存储、云计算、数据库等认识几乎为 零,对于算法的实现可能还停留在对着PCC语言程序的水平上,对于海量数据,无法利用现代化设备的能力,使到算法是否能真正实现变成生产力存有很大的疑 问。

现在这门《数据分析系列网络课程》正是要打破这种鸿沟。用新兴的互联网教育模式,把各应用领域的业务专家、数据分析老师、IT讲师介绍给学习者,向有志于 学习数据分析知识发挥数据价值的朋友能得到低成本交流的机会。我们的目标是在中国传播技术成就梦想,数据产生价值的观念,使学习者能快速提升其个人能 力,在新的挑战面前获取更多个人机会,企业能在保存的海量数据中炼出黄金。

R
是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。是一个免费的自由软件,它有UNIXLINUXMacOSWINDOWS版本,都是可以免费下载和使 用的,在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。R既是功能强大的 统计和分析软件,同时也是数据可视化制作工具,丰富的图形函数和外置包,几乎无限的扩展能力,使到我们的想象空间永远都不会达到上限


 
 

2011年统计的数据分析软件使用率情况,R语言多项高居前列,是热门的分析利器

【课程简介】

1 基础数据分析知识,包括一些概率统计里的概念、术语,和基本统计量的计算方法等。
2
一些常用的数据分析和数据挖掘算法,以及有关的各种领域里的实际应用案例分析
3
流行的开源数据分析软件R及其编程方法
4
数据展现,介绍R及其强大的图表功能


【课程大纲】

 

1  R语言基础

R简介

数据类型介绍

R的数据可视化

常用R包介绍

R集成开发环境


2  数据整理

数据的读入输出

控制流

各种图表

常用统计量计算


3课 数据展现1

基本制图函数综述

理解关键制图参数


4  数据展现2

散点图

线图与时间序列谱图

案例:股价走势可视化展现


5  数据展现3

柱形图

点图

饼图

直方图

案例:销售数据可视化展现


6  数据展现4

箱线图

热力图

等高线

地图

案例:Facebook好友联系图


7  预知未来的回归模型1

线性回归模型

案例:网页流量预测


8  预知未来的回归模型2

logistic回归

广义线性回归

非线性回归

案例:婚外情频率预测


9  预知未来的回归模型3

回归检验与方差分析

案例:上两周周案例的进一步分析优化


10  挖掘关联和推荐技术

MINE方法

apriori购物篮分析

案例:超市购物篮分析


11  万事皆选择1

分类算法(线性判别法,贝叶斯分类器,决策树,最近邻算法)

案例:汽车销量
   
走势预测,上涨还是下跌?


12  万事皆选择2

聚类算法(层次聚类法,谱系图,k平均值法,k中心法)

案例:推荐系统


13  大道至简

降维技术

主成分分析和因子分析

案例:业绩综合指标设计


14课 沿着时间轴前进

时间序列分析

案例:未来股价预测


15 R数据挖掘实际场景综合案例分析