     Python和R数据挖掘技术— 基于Python和R语言的数据挖掘和统计分析技术培训

第1讲、数据挖掘与分析流程
1)数据挖掘、分析及其应用
2)CRISP-DM过程
3)数据建模主要方法
4)数据挖掘中的关键技术
第2讲、R介绍及环境搭建
1)R语言介绍
2)R语言数据挖掘
3)R分析环境搭建
4)RStudio安装
第3讲、Python介绍及环境搭建
1)Python语言介绍
2)Python语言数据挖掘
3)Python分析环境搭建
4)Python数据挖掘应用
第4讲、Python数据计算与可视化
1)Python中计算与可视化技术
2)NumPy简单应用
3)SciPy简单应用
4)SciPy简单应用
5)Matplotlib简单应用
第5讲、R数据可视化展现
1)查看R中的数据
2)单个变量展现
3)多个变量展现
4)更多数据探索方法
5)将图表保存到文件中
第6讲、分类技术及其子类
1)分类及有指导的分析方法
2)五大类主要分类方法介绍
3)分类的主要流程分析
4)分类涉及的评估指标
5)分类在在行业应用分析
第7讲、K近邻及其建模和应用
1)K近邻(kNN)方法介绍
2)K近邻中的距离计算
3)使用K近邻构建分类应用
4)Python中的K近邻实现案例
5)K近邻在行业应用分析
第8讲、决策树及其建模和应用
1)决策树方法介绍
2)使用party包构建决策树
3)使用rpart包构建决策树
4)Python中的决策树实现案例
5)决策树在行业应用分析
第9讲、贝叶斯分析及其建模和应用
1)贝叶斯方法介绍
2)R中的朴素贝叶斯方法
3)R贝叶斯方法应用
4)Python中的贝叶斯实现案例
5)贝叶斯分析在行业应用分析
第10讲、回归分析及其建模和应用
1)主要回归分析方法介绍
2)R中的线性回归方法介绍
3)R中的逻辑回归方法介绍
4)Python中的回归实现案例
5)回归分析在行业应用分析
第11讲、时间序列分析及其建模和应用
1)时间序列分析方法介绍
2)R中的时间序列分解
3)R时间序列预测与聚类
4)Python中的时间序列实现案例
5)时间序列分析在行业应用分析
第12讲、聚类分析及其建模和应用
1)聚类与无指导分析方法介绍
2)R中k-means和k-medoids聚类
3)R层次聚类和基于密度聚类
4)Python中的聚类实现案例
5)聚类分析在行业应用分析