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        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

大數(shù)據(jù)分析及可視化培訓(xùn)大綱

數(shù)據(jù)處理及復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化（一）

第一講 大數(shù)據(jù)挖掘及可視化介紹
數(shù)據(jù)挖掘及可視化背景
數(shù)據(jù)挖掘流程
常用挖掘工具介紹
R語(yǔ)言的優(yōu)勢(shì)
R數(shù)據(jù)挖掘可視化工具-Rattle快速上手
R語(yǔ)言對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化的優(yōu)勢(shì)
R語(yǔ)言快速入門(mén)
利用caret包做數(shù)據(jù)抽樣及虛擬化處理

數(shù)據(jù)處理及復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化（二）

第二講 數(shù)據(jù)質(zhì)量分析及高級(jí)可視化
缺失值處理的高級(jí)方法
異常值甄別的高級(jí)方法
數(shù)據(jù)可視化進(jìn)階：lattice及ggplot2包介紹
數(shù)據(jù)交互可視化：rCharts、recharts、networkD3、plotly等包介紹

數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)戰(zhàn)（一）

第三講 聚類分析及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
聚類分析是一種原理簡(jiǎn)單、應(yīng)用廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。顧名思義，聚類分析即是把若干事物按照某種標(biāo)準(zhǔn)歸為幾個(gè)類別，其中較為相近的聚為一類，不那么相近的聚于不同類。
案例一：對(duì)著名的鳶尾花數(shù)據(jù)進(jìn)行K均值聚類分析
案例二：對(duì)汽車(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行K均值聚類分析
案例三：對(duì)洛杉磯街區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次聚類
案例四：對(duì)汽車(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次聚類
第四講 關(guān)聯(lián)規(guī)則及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
關(guān)聯(lián)規(guī)則（著名的“啤酒和尿布”）是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)和核心技術(shù)之一，本講將著重圍繞經(jīng)典的Apriori算法，闡明關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持、置信和提升程度與控制，使用R語(yǔ)言快速完成關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，并通過(guò)arulesViz擴(kuò)展包對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行可視化展示。
案例：利用超市購(gòu)物籃Groceries數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

數(shù)據(jù)挖掘模型實(shí)戰(zhàn)（二）

第五講 KNN近鄰算法及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
KNN（k-Nearest Neighbor)分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中較簡(jiǎn)單的方法之一。所謂k近鄰，就是k個(gè)近的鄰居的意思，說(shuō)的是每個(gè)樣本都可以用它接近的k個(gè)鄰居來(lái)代表。
案例一：對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行knn分類
案例二：對(duì)乳腺癌數(shù)據(jù)進(jìn)行knn分類
案例三：對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行knn分類
第六講 決策樹(shù)分類及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
決策樹(shù)是數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典方法，其原理容易被理解。本講主要講授兩種為普遍的決策樹(shù)算法：CART和C5.0算法，使用rpart和C50函數(shù)進(jìn)行R語(yǔ)言分析。
案例一：對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集運(yùn)用C50算法分類
案例二：對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集運(yùn)用CART算法進(jìn)行分類
案例三：對(duì)汽車(chē)數(shù)據(jù)運(yùn)用CART對(duì)汽車(chē)重量進(jìn)行預(yù)測(cè)

行業(yè)應(yīng)用案例分享（一）

第七講 深度挖掘用戶付費(fèi)行為及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析
對(duì)用戶的購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行購(gòu)物籃分析
智能推薦系統(tǒng)常用算法介紹
對(duì)用戶購(gòu)物行為構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖基本知識(shí)
利用R語(yǔ)言繪制社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖
利用Gephi繪制社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖
對(duì)用戶購(gòu)物行為進(jìn)行聚類分析，發(fā)現(xiàn)社群

行業(yè)應(yīng)用案例分享（二）

第八講 客戶價(jià)值分析
背景與挖掘目標(biāo)
分析方法及過(guò)程
數(shù)據(jù)探索分析
數(shù)據(jù)預(yù)處理
模型構(gòu)建
模型應(yīng)用

第九講 漏斗模型及路徑分析
漏斗模型的主要應(yīng)用場(chǎng)景
路徑分析的主要應(yīng)用場(chǎng)景
漏斗模型與路徑分析的不同點(diǎn)
sunburst事件路徑圖的繪制方法
利用基于時(shí)序的關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)點(diǎn)擊事件進(jìn)行分析