 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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01章R語言編程基礎與描述性分析
01-01數據分析的武器庫
01-02數據分析工具R介紹
01-03R的基本數據類型
01-04R的基本數據結構
01-05R的程序控制
01-06R的函數與模塊
01-07R的日期與時間數據類型
01-08在R語言中讀寫數據
01-09描述性統計分析概述
01-10統計制圖的步驟
01-11R語言基礎繪圖包
01-12使用ggplot2繪圖與可視化
02章Mysql數據庫管理
01-01關系型數據庫管理系統與結構化查詢語言SQL概述
01-02數據庫操作
01-03數據表操作
01-04數據類型和約束條件
01-05數據填充與數據導入
01-06SQL單表查詢與多表查詢
01-07查詢操作符與子查詢
01-08SQL查詢函數介紹
01-09SQL查詢綜合案例：電商數據查詢練習
03章數據分析之統計學基礎
01-01數據分析及其職業介紹
01-02數據分析工具與數據分析方法論
01-03數理統計基礎知識：隨機事件與隨機變量
01-04統計學的四大分布
01-05特殊的概率分布 - 正態分布與中心極限定理
01-06描述性分析：集中趨勢、離中趨勢、數據的分布
01-07不同的數據類型使用的統計圖形概述
01-08抽樣估計：點估計與區間估計方法
01-09T檢驗方法：單樣本、兩獨立樣本、配對樣本
01-10方差分析概述與操作
04章R數據清洗與統計分析
01-01數據整合：SQL操作、R數據整合、數據橫向合并與縱向合并
01-02R中的高級數據整合：數據重組與轉換、拆分/聚合列、堆疊列、分割列
01-03R中的抽樣：簡單隨機抽樣、分層抽樣、系統抽樣、多階段抽樣
01-04R的數據清洗：錯誤值處理、缺失值處理、噪聲值處理
01-05R語言實現統計檢驗與單樣本T檢驗
01-06R語言實現雙樣本T檢驗
01-07R語言實現方差分析
01-08R語言實現相關分析
01-09R語言實現列聯表分析與卡方檢驗
01-10案例：銀行業 - 月均信用卡支出數據集
01-11案例：汽車業 - 汽車貸款違約數據集
05章使用R語言建模分析
01-01簡單線性回歸與多元線性回歸
01-02多元線性回歸的變量篩選
01-03線性回歸診斷方法- 殘差分析、強影響點分析、多重共線性分析
01-04 正則化方法 - 嶺回歸和LASSO回歸
01-05Logistic回歸的相關關系分析
01-06Logistic回歸模型及實現
01-07Logistic回歸的極大似然估計
01-08Logistic回歸模型評估方法 - ROC曲線
01-09案例：銀行業 - 月均信用卡支出數據集
01-10案例：汽車業 - 汽車貸款違約數據集
01-11維度規約方法概述
01-12主成分分析與因子分析方法
01-13奇異值分解
01-14對應分析和多維尺度分析
01-15案例：城市經濟發展水平數據集
01-16案例：電商購物信息數據集
06章R語言進行時間序列和綜合案例分析
01-01簡單時間序列分析法：平滑算法
01-02平穩時間序列(ARMA)模型設定與識別
01-03非平穩時間序列（ARIMA）模型
01-04時間序列建模步驟
01-05綜合案例1：使用R語言進行信用卡產能指標趨勢預測與監控
01-06綜合案例2：使用R語言進行電信公司離網用戶預警
07章R語言數據可視化
01-01繪圖思想的基本原理
01-02R語言數據可視化包-GGplot2包介紹與圖形繪制
01-03R語言數據可視化包-Lattice包與GGvis包介紹與圖形繪制
01-04R語言數據可視化包-EchartsR介紹與圖形繪制
01-06分析結果展示與報告展現
08章期中項目作業與答辯
01-01課題1：電商客戶價值預測
01-02課題2：網站流量數據分析
01-03課題3：信用卡客戶流失預警
01-04課題4：銀行電話營銷響應分析
01-05以上課題僅供參考
09章R語言數據挖掘與預測型數據挖掘模型Part1
01-01數據挖掘概要
01-02數據挖掘的方法和原理
01-03數據挖掘基礎和進階技術概述
01-04數據預處理技術：字段選擇-數據清洗-字段擴充-數據編碼
01-05人工特征工程：特征構造 - 特征抽取 - 特征選擇
01-06決策樹建模思路
01-07Quinlan系列決策樹(ID3、C4.5、C5.0)建模原理
01-08CART建模原理
01-09決策樹模型修剪
01-10決策樹模型效果評估
01-11案例：使用決策樹進行初始信用評級
10章R語言預測型數據挖掘模型Part2
01-01了解神經網絡的基本概念
01-02明確人工神經網絡結構
01-03神經元模型
01-04掌握BP神經網絡學習算法
01-05多層感知器的R語言代碼實現
01-06貝葉斯公式與分類原理
01-07樸素貝葉斯的參數估計
01-08在R語言中實現樸素貝葉斯
01-09KNN算法原理與R實現
01-10線性可分與線性不可分
01-11線性可分的支持向量機
01-12線性支持向量機與軟間隔最大化
01-13非線性支持向量機與核函數
01-14集成學習方法：Bagging、Boosting、隨機森林
11章R語言進行描述性數據挖掘模型
01-01聚類算法的概述
01-02聚類算法基本概念
01-03聚類模型的評估
01-04層次聚類原理與R實現
01-05基于劃分的聚類K-means的原理及應用
01-06詳談基于密度的聚類方法與在R語言中的實現
01-07案例：通信客戶業務使用偏好聚類
01-08關聯規則的一些基本概念
01-09關聯規則Ariori算法的原理與R語言實現
01-10關聯規則FP-growth算法
01-11序列模式的簡介與概念
01-12序列模式AprioriAll算法與R語言實現
01-13基于用戶和商品的的協同過濾算法
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