大数据分析及可视化技术应用实战培训班

1.大数据分析应用开发工程师2.大数据分析项目的规划咨询管理人员3.大数据分析项目的IT项目高管人员4.大数据分析与挖掘处理算法应用工程师5.大数据分析集群运维工程师6.大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员

第一天
上午数据处理及复杂数据可视化
（一）
第一讲 大数据挖掘及可视化介绍
数据挖掘及可视化背景
数据挖掘流程
常用挖掘工具介绍
R语言的优势
R数据挖掘可视化工具-Rattle快速上手
R语言对复杂数据可视化的优势
R语言快速入门
利用caret包做数据抽样及虚拟化处理
第一天
下午
数据处理及复杂数据可视化
（二）第二讲 数据质量分析及高级可视化
缺失值处理的高级方法
异常值甄别的高级方法
数据可视化进阶：lattice及ggplot2包介绍
数据交互可视化：rCharts、recharts、networkD
3、plotly等包介绍
第二天
上午数据挖掘模型实战
（一）第三讲 聚类分析及R语言实现
聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。顾名思义，聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类。
案例一：对著名的鸢尾花数据进行K均值聚类分析
案例二：对汽车数据进行K均值聚类分析
案例三：对洛杉矶街区数据进行层次聚类
案例四：对汽车数据进行层次聚类
第四讲 关联规则及R语言实现
关联规则（著名的啤酒和尿布）是数据挖掘的基础和核心技术之一，本讲将着重围绕经典的Apriori算法，阐明关联规则的支持、置信和提升程度与控制，使用R语言快速完成关联规则分析，并通过arulesViz扩展包对关联规则进行可视化展示。
案例：利用超市购物篮Groceries数据进行关联规则分析
第二天
下午
数据挖掘模型实战
（二）第五讲 KNN近邻算法及R语言实现
KNN（k-Nearest Neighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中较简单的方法之一。所谓k最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
案例一：对鸢尾花数据集进行knn分类
案例二：对乳腺癌数据进行knn分类
案例三：对文本数据进行knn分类
第六讲 决策树分类及R语言实现
决策树是数据挖掘的经典方法，其原理容易被理解。本讲主要讲授两种最为普遍的决策树算法：CART和C5.0算法，使用rpart和C50函数进行R语言分析。
案例一：对鸢尾花数据集运用C50算法分类
案例二：对鸢尾花数据集运用CART算法进行分类
案例三：对汽车数据运用CART对汽车重量进行预测
第三天
上午
行业应用案例分享
（一）第七讲 深度挖掘用户付费行为及社会网络分析
对用户的购买行为进行购物篮分析
智能推荐系统常用算法介绍
对用户购物行为构建智能推荐系统
社会网络图基本知识
利用R语言绘制社会网络图
利用Gephi绘制社会网络图
对用户购物行为进行聚类分析，发现社群
第三天
下午行业应用案例分享（二）
第八讲 航空公司客户价值分析
背景与挖掘目标
分析方法及过程
数据探索分析
数据预处理
模型构建
模型应用
第九讲 漏斗模型及路径分析
漏斗模型的主要应用场景
路径分析的主要应用场景
漏斗模型与路径分析的不同点
sunburst事件路径图的绘制方法
利用基于时序的关联规则对点击事件进行分析
第四天学习考核与业内经验交流

钟老师
现任职于中科院某研究所，高级工程师，副高职称，博士毕业于中国科学院计算技术研究所，获工学博士学位（计算机系统结构方向）。
大数据、云计算、移动互联网系列课程建设与教学专家。
近七年来带领团队主要从事大数据与云计算技术项目的研发与IT项目管理工作。
钟老师有着多年的企业内训和公开课培训讲师经历，主讲大数据平台技术、云计算、移动互联网、电子商务、IT信息软件项目管理、企业信息化规划与管理、IT战略规划与企业架构、数据中心主机规划与IDC系统运营等企业实战类培训课程。
钟老师将原理技术剖析和应用实战相结合的授课风格受到广大学员的欢迎。