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- 课程介绍
- 课程大纲试看
- 讲师好课47
适合人群:
数据分析师 数据挖掘工程师 数据开发人员 数据爱好者
你将会学到:
通过本课程学习,提升知识点综合应用能力。通过不同行业案例的分享,学习数据挖掘在实际业务数据中的方法论,达到举一反三,进而能将挖掘技术应用到自己实际数据中去。
课程简介:
本课程属于数据挖掘及R语言实战的进阶篇,需要具备较扎实的R语言基础。希望通过本课程,能将以往学到的数据挖掘理论知识和R语言工具,利用四个不同行业的实际数据,如何从原始数据阶段,一步步进行数据清洗、数据转换、数据探索、数据建模等过程,通过不同行业案例的分享,学习数据挖掘在实际业务数据中的方法论,达到举一反三,进而能将挖掘技术应用到自己实际数据中去。
课程大纲-R语言实战之行业案例分享视频课程
资料下载第1章对玩家付费行为进行预测(1小时57分钟8节)
1-2
关联规则基本知识及R语言实现介绍关联规则的基本原理及R语言的实现:利用arules包建立关联规则模型并利用arulesViz包对关联规则进行可视化展示。并介绍了事物型格式数据的转换方法。
[16:12]开始学习1-3
数据格式转换和事物型数据探索对游戏玩家的购物道具进行探索,利用itemFrequency函数计算各个项集的出现频率(支持度),输出支持度support最大的前20个项集的支持度频率图。
[18:36]开始学习1-4
建立关联规则及规则解读利用arules函数建立关联规则,并通过调整参数得到有价值的结果,通过subset函数对关联规则进行子集提取,通过sort函数对规则进行排序,最后通过arulesViz包中的plot函数对关联规则进行可视化展示。
[14:20]开始学习1-6
案例:对玩家物品购买进行智能推荐案例:对玩家物品购买进行智能推荐,首先将矩阵转化为binaryRatingMatrix对象,然后选择选择IBCF算法建立模型,最后通过bestN函数查看top3推荐。
[08:08]开始学习第2章渠道质量分析(59分钟3节)
第3章航空公司价值分析(47分钟2节)
3-2
航空公司客户价值分析介绍航空公司进行客户价值分析的背景,介绍实际数据状况,进行特征工程处理,并对数据进行缺失值和异常值处理及归一化,最后利用k-means聚类对用户进行分群,对不同群体的用户特征进行解读。
[44:06]开始学习第4章基于数据挖掘技术的市财政收入分析预测模型(1小时6分钟4节)
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