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        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、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
         3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

大數據分析及可視化培訓大綱

數據(ju)處(chu)理及復雜數據(ju)可視化（一）

第一講 大數據挖掘及可視化介紹
數據挖掘及可視化背景
數據挖掘流程
常用挖掘工具介紹
R語言的優勢
R數據挖掘可視化工具-Rattle快速上手
R語言對復雜數據可視化的優勢
R語言快速入門
 利用caret包做數(shu)據抽樣及虛擬化處理(li)

數據(ju)處理及復雜(za)數據(ju)可視化（二）

第二講 數據質量分析及高級可視化
缺失值處理的高級方法
異常值甄別的高級方法
數據可視化進階：lattice及ggplot2包介紹
 數據交互可(ke)視化：rCharts、recharts、networkD3、plotly等包介紹

數據挖掘模型實戰(zhan)（一）

第三講 聚類分析及R語言實現
聚類分析是一種原理簡單、應用廣泛的數據挖掘技術。顧名思義，聚類分析即是把若干事物按照某種標準歸為幾個類別，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：對著名的鳶尾花數據進行K均值聚類分析
案例二：對汽車數據進行K均值聚類分析
案例三：對洛杉磯街區數據進行層次聚類
案例四：對汽車數據進行層次聚類
第四講 關聯規則及R語言實現
關聯規則（著名的“啤酒和尿布”）是數據挖掘的基礎和核心技術之一，本講將著重圍繞經典的Apriori算法，闡明關聯規則的支持、置信和提升程度與控制，使用R語言快速完成關聯規則分析，并通過arulesViz擴展包對關聯規則進行可視化展示。
 案(an)例：利用超(chao)市購物籃Groceries數據進行關聯(lian)規(gui)則分析(xi)

數據挖掘(jue)模(mo)型實戰(zhan)（二(er)）

第五講 KNN近鄰算法及R語言實現
KNN（k-Nearest Neighbor)分類算法是數據挖掘分類技術中較簡單的方法之一。所謂k近鄰，就是k個近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它接近的k個鄰居來代表。
案例一：對鳶尾花數據集進行knn分類
案例二：對乳腺癌數據進行knn分類
案例三：對文本數據進行knn分類
第六講 決策樹分類及R語言實現
決策樹是數據挖掘的經典方法，其原理容易被理解。本講主要講授兩種為普遍的決策樹算法：CART和C5.0算法，使用rpart和C50函數進行R語言分析。
案例一：對鳶尾花數據集運用C50算法分類
案例二：對鳶尾花數據集運用CART算法進行分類
 案例三：對汽車數據(ju)運用(yong)CART對汽車重量進(jin)行預測

行業應用案例分(fen)享（一）

第七講 深度挖掘用戶付費行為及社會網絡分析
對用戶的購買行為進行購物籃分析
智能推薦系統常用算法介紹
對用戶購物行為構建智能推薦系統
社會網絡圖基本知識
利用R語言繪制社會網絡圖
利用Gephi繪制社會網絡圖
對用戶購物行為進行聚類分析(xi)，發現社群

行業應用(yong)案例分享（二）

第八講 客戶價值分析
背景與挖掘目標
分析方法及過程
數據探索分析
數據預處理
模型構建
模型應用

第九講 漏斗模型及路徑分析
漏斗模型的主要應用場景
路徑分析的主要應用場景
漏斗模型與路徑分析的不同點
sunburst事件路徑圖的繪制方法
 利用(yong)基于時序的關聯規則對點擊事件進行(xing)分(fen)析