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R语言实战之行业案例分享视频课程

课程目标: 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,掌握数据挖掘...

共17课时 共4小时50分钟 更新时间: 30天前

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课程介绍

课程大纲

学习资料

学员评价

课程目标
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,掌握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。
适用人群
数据分析师 数据挖掘工程师 数据开发人员 数据爱好者
课程简介
  • 付费用户常用分析方法

    介绍付费用户的常用方法:LTV预测法、玩家物品购买分析、基于玩家物品的智能推荐及社会网络方法。

  • 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。

  • 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**的前20个项集的支持度频率图。

  • 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。

  • 推荐算法R语言实现

    推荐算法的意义及R语言实现,利用recommenderlab包的Recommender函数构建推荐模型,predict函数预测推荐模型,得到模型的topN列表或者用户的预测评分。

  • 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。

  • 社会网络图R语言实现

    社会网络分析的必要性及R语言实现,利用igraph包进行社会网络关系分析及社群发现。

  • 案例:玩家购买物品分群分析

    玩家购买物品分群分析:首先将矩阵转换成社会网络分析常用的from_to格式的数据集,并进行多种聚类算法实现聚类,从聚类结果中发现有价值的知识。

  • 渠道分析基本思路

    详细介绍了数据驱动下的**渠道优化策略,渠道推广分析的闭环;通过数量、质量和收入3大指标维度进行渠道的分析找出**渠道,进而有效地推广策略优化、流量优化、实现利益**化。

  • 自定义渠道模型打分函数

    介绍打分模型函数的实现原理,并利用R语言自定义渠道模型打分函数。

  • 案例:渠道质量得分模型

    案例:渠道质量得分模型

  • 航空公司客户价值分析1

    航空公司客户价值分析1

  • 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。

  • 背景、目标与分析方法及过程介绍

    背景、目标与分析方法及过程介绍

  • 数据探索分析

    数据探索分析

  • Adaptive-Lasso变量选择模型

    Adaptive-Lasso变量选择模型

  • 财政收入预测模型

    财政收入预测模型

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    谢佳标

    谢佳标

    讲师评分:4.3

    WOT峰会讲师,中国R语言大会讲师,高级数据分析师,8年以上数据挖掘建模工作实战经验,部分研究成果获国家专利,攥写《R语言与数据挖掘》、《R语言游戏数据分析》书籍

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