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构建Logistic回归与商业大数据建模 |
Logistic回归是商业建模的常用重要数据挖掘方法，本讲要讲清楚Logistic回归的建模原理、与多元线性模型的区别、R语言实现过程及回归诊断注意事项、预测方法和结果解释，让学员彻底地掌握Logistic回归解决问题的R语言方法。
主要案例：
案例1：利用Logistic回归帮助公司分析客户流失的原因并做好预测。 |
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构建关联规则 |
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算法和eclat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。
主要案例：
案例1：使用R语言关联规则方法帮助各个超市实现商品的最佳捆绑销售方案（即“购物篮”分析）；
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| 使用SparkR
构建决策树（回归树）分析 |
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C4.5算法，使用rpart和J48函数进行R语言分析。
主要案例：
案例2：使用决策树帮助电信局判断和预测客户办理宽带业务。 |
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构建随机森林（RandomForest）算法 |
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，本讲讲清随机森林方法的原理，以致在实际中帮助学员判断适合进行随机森林分析的情况，最终熟练掌握R语言随机森林分析的方法。
主要案例：
案例1：对皮肤病进行随机森林的分类和预测；
案例2：对酒的品质和种类进行分类和评价。 |
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构建支持向量机 |
本讲将分析支持向量机的结构风险最小原理、间隔和核函数，从而帮助学员深刻理解支持向量机的思想和算法，以及使用中注意的问题，从而帮助学员灵活地应用于各个领域。
主要案例：
案例1：使用支持向量机进行股票指数预测。 |
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构建神经网络 |
神经网络由大量的节点和输出函数构成逻辑策略，本讲介绍其原理，主要通过案例的方式讲解R语言实现神经网络算法的过程和注意的事项。
主要案例：
案例1：酒的品质和种类的神经网络的分析和预测；
案例2：公司财务预警建模。 |
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构建言结合KNN算法进行文本挖掘 |
文本挖掘，特别是对中文的文本挖掘日趋重要。本讲介绍文本挖掘的原理和方法，帮助大家使用R语言在大量的非结构化的数据中发现有价值的信息，抽取潜在有用的数据，发现适合模式，实现可视化结果展示。
主要案例：
案例：使用R语言结合KNN算法对网页（Web）进行文本挖掘（含分词、分类、可视化等）
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