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　　什么是数据发掘？什么是呆板学习？呆板学习如安在贸易中有效应用？

　　像人类一样,我们本来是透过观察习得履历值, 盘算机的学习过程就是从数据中推导规则，呆板学习说穿了, 着实就是让盘算机从数据中归纳出规则。呆板学习发展至今也过了好几个年初 , 他不是新技能 , 由于大数据和云盘算的鼓起，近来又火红了起来。

　　呆板学习可以分为两大类，三种题目。

　　两大类分别是监督式学习与无监督式学习，听起来有点拗口，但区别就在于一个是根据有汗青答案的资料举行学习。而监督式学习又可以根据猜测的相应型态分为回归分析与分类题目。回归分析是用做连续型数字或二元数据的猜测 , 因此像是房价, 股价的猜测 , 都可以利用回归分析来创建猜测模子。而相对于回归分析的题目便是分类题目，该题目的重要目标就是要猜测种别数据, 因此当要猜测的相应是种别数据(股市涨跌, 顾客是否流失)就可以用这种方法产生猜测模子。无监督式学习是没有因变量的环境下利用聚类方法做分析，如客户聚类。

　　在学习数据发掘之前你必要明白的几点：

数据发掘如今在中国的尚未盛行开，如同屠龙之技；

据发掘本身融合了统计学、数据库、呆板学习、模式辨认、知识发现等学科，并不是新的技能。

数据发掘之以是可以或许应用不是由于算法，算法是从前就有的。数据发掘应用的缘故起因是大数据和云盘算。比如阿尔法狗的背景有上千台盘算机同时运行神经网络算法；

数据初期的预备工作，也称Data Warehousing。通常占整个数据发掘项目工作量的70%左右。在前期你必要做大量的数据洗濯和字段扩充的工作。数据发掘和陈诉显现只占30%左右；

数据发掘技能更得当业务职员学习（相比技能职员学习业务来的更高效）

　　二、如今国内的数据发掘职员工作范畴大抵可分为三类。

1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析陈诉；

2）数据发掘工程师：在多媒体、电商、搜刮、交际等大数据相干行业里做呆板学习算法实现和分析；

3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法服从改进及将来应用。

　　三、你本身的定位与学习。

　　基于以上一点的先容，你大概可以明白你必要积极的方向。假如你不是致力于科研方向，那么你必要把握如下的技能：

　　1.必要明白主流呆板学习算法的原理和应用。按照必要办理的题目，重要分为三大类，见下图：

　　2.必要认识至少一门编程语言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。

　　关于软件，有三个原则：只要能到达目标的软件就是好软件；你研究的范畴啥软件好用就用啥软件；不要贪图用一个软件办理全部题目。

　　3.必要明白数据库根本原理，可以或许纯熟操纵至少一种数据库，如MySQL，OracelDB2等。

　　4.认识数据发掘常见的运用场景。如客户生命周期管理、客户画像和客户分群、客户代价猜测模子构建、保举体系计划等。这些必要依托于差别行业。下图位CRM管理运用场景示例：

　　《数据发掘：概念与技能》、《数据发掘导论》、《呆板学习实战》、《数据库体系概论》、《R语言实战》

　　固然，假如你可以或许打仗到真实的数据发掘项目和实战，你的提拔将会非常快。CDA数据分析研究院开设的R语言数据发掘课程，将天下客户关系管理方面的领导者美库尔公司（Merkle Inc）在专业管理咨询方面的几十年的履历积聚与CDA数据分析研究院的讲授理念与方法相连合，归纳了在贸易智能体系计划、客户画像、精准营销、生命周期代价管理等主题的课程，连合 R语言举行项目实操。感爱好的小搭档们快来学习吧！

　　一、课程信息

　　北京长途：7月22-23，29-30，8月05-06日（6天）

　　讲课安排：现场班5900元，长途班4400元

　　(1) 讲课方式：面授直播两种情势，中文多媒体互动式讲课方式

　　(2) 讲课时间：上午9:00-12:00，下战书 13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)

　　(3) 学习限期：现场与视频连合，长期学习加练习答疑。

　　二、报名士程

1.在线填写报名信息

官网端：

微信端：

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2. 给予反馈，确认报名信息

3. 网上缴费

4. 开课前一周发送电子版课件和讲堂蹊径图

　　三、课程大纲

第一阶段：数据发掘前沿与R语言

　　1.贸易数据分析的本质

　　2.贸易数据分析的阶段与行业运用

　　3.贸易数据发掘通用方法论

　　4.R语言底子

　　5.数据洗濯方法

　　6.错误值、缺失值及噪声值处理惩罚

　　7.变量压缩

　　a.案例：贷款数据的数据洗濯

　　第二阶段：回归建模分析方法

　　1.线性回归建模与查验

　　2.回归模子的模子评估

　　3.正则化方法

　　4.逻辑回归先容

　　5.分类模子的模子评估

　　6.极大似然法估计

　　7.模子评估方法

　　a.案例：名誉卡客户代价猜测模子

　　b.案例：汽车贷款初始评分模子

　　第三阶段：决定树与神经网络建模

　　1.利用决定树举行流失预警模子

　　2.决定树建模方法

　　3.决定树模子修剪

　　4.利用神经网络举行营销相应猜测

　　5.感知器与BP神经网络

　　6.径向基神经网络

　　7.深度学习及常用框架（Caffe、Tensorflow）

　　a.案例：电子产物客户购买决定模子

　　b.案例：信贷产物举动评分模子

　　第四阶段：分类器与组合模子

　　1.KNN近来范畴建模

　　2.贝叶斯网络

　　3.高级分类器：支持向量机( SVM)

　　4.封装与提拔

　　5.随机丛林与梯度树

　　a.案例：婚恋网站客户乐成约会猜测

　　b.案例：网站卖弄注册客户辨认

　　c.案例：客户精准营销案例

　　第五阶段：客户与市场分析方法

　　1.明白客户画像和客户分群

　　2.客户特性提取与FRM方法

　　3.条理聚类(Ward、Birch)

　　4.基于分别的聚类(K-means)

　　5.谱聚类方法

　　6.基于密度的聚类(DBSCAN)

　　a.案例：或人寿保险公司客户分群

　　b.案例：邮轮公司客户分群

　　第六阶段：保举算法提拔客户代价

　　1.Apriori算法、FP-growth算法

　　2.顺贯模子

　　3.保举体系计划

　　4.模子生命周期

　　5.数据发掘体系建立

　　a.案例：电商交错贩卖案例

b.案例：金融机构交错贩卖案例

　　四、课程讲师

常国珍

CDA数据分析师讲师/北京大学商学博士。曾就职于亚信科技贸易运营咨询部、方正国际金融奇迹部、德勤管理咨询信息技能体系咨询部，多家金融信息部分和金融高科技公司数据分析顾问。重要从事征信数据集与名誉风险建模、客户代价提拔等项目。善于将基于个体举动分析的微观经济学研究范式与量化模子向连合的客户终身代价建模。

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