主讲人:谢佳标
微软中国MVP,多届中国R语言大会演讲嘉宾,目前在创梦天地担任高级数据分析师一职, 作为创梦天地数据挖掘组的负责人,带领团队对游戏数据进行深度挖掘, 主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。
从事数据挖掘建模工作已有9年, 曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业,了解不同领域的数据特点。 有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验。
合著《R语言与数据挖掘》及《数据实践之美》等书籍,均在京东有卖。此外《R语言游戏数据分析与挖掘》即将出版。
培训过的精品课程有:《R语言十三式》、《R语言快速入门》、《R语言文本挖掘快速入门》等。
R语言实战派,离你仅有一套课程的距离!R语言十五大案例实战精华课程
零基础快速掌握R语言;
快速掌握常用数据处理技术
实战案例:熟练运用R进行用户行为轨迹分析
实战案例:对用户付费行为进行深度挖掘
实战案例:对用户关系进行社会网络分析
实战案例:利用R语言构建用户评分模型
科学规划全套课程体系,从入门到进阶,从理论到技巧,逐步推进;
资深老师悉心授课指导,原理推导、代码剖析多管齐下,助力解决学习问题掌握知识;
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直播课堂交互学习,近距离感受讲师热情与浓厚学习氛围
第一课:为什么选择R做数据挖掘?
1. 为什么要进行数据分析与挖掘?
2. 为什么选择R语言做挖掘工具?
3. R和RStuido的下载和安装(在Windows和Linux环境下)
4. Microsoft R Server 9.1的下载及安装
5. R新手上路
6. 包的安装及使用(在Wondows和Linux环境下)
7. R数据对象
第二课:数据预处理实战
1. 数据抽样必要性
2. 类失衡数据处理技术
3. 数据简单抽样、等比例抽样
4. 用于交叉验证的数据抽样
5. 综合案例:对用户是否付费数据进行抽样演示
6. 缺失值的识别及处理
7. 异常值的识别及处理
8. 综合案例:对问卷调研数据的缺失模式进行探索及插补
第三课:数据分析常用方法
1. 数据可视化:一维、二维、多维
2. 数据趋势分析:同比、环比、趋势拟合、时间序列预测
3. 相关分析:相关分析基本原理、相关系数可视化
4. 案例:活跃时间段相关分析
5. 数据降维技术
6. 对应分析的基本原理
7. 案例:利用对应分析研究用户偏好
第四课:用户行为轨迹分析:漏斗模型与路径分析实战
1. 漏斗模型与路径分析的主要区别和联系
2. 漏斗模型的主要应用场景
3. 案例:新手教程漏斗模型
4. 路径分析的主要应用场景
5. 路径分析的主要算法
6. 案例:游戏点击事件路径分析
第五课:留存分析实战
1. 用户留存
2. 流失分析
3. 留存率的分析及预测
4. 综合案例:对游戏用户的留存率进行预测及优化(Excel版及R语言版)
5. 利用shiny包搭建留存率预测平台
第六课:分类预测及模型评估
1. 常用机器学习算法介绍:KNN、朴素贝叶斯、决策树、组合方法、随机森林、人工神经网络及支持向量机
2. 不同算法的R语言实现
3. 模型评估常用手段
4. 综合案例:利用多种机器学习算法对用户流失进行预测,寻找最优模型
第七课:用户付费行为深度挖掘实战
1. LTV(用户生命周期价值)的定义及计算
2. LTV预测模型
3. 关联规则算法基本原理
4. 关联规则的R语言实现
5. 案例:对用户购买物品进行关联分析
6. 智能推荐模型构建及评估
7. 案例:对用户物品购买进行智能推荐
第八课:用户关系深度挖掘--社会网络
1. 网络图的基本概念
2. 网络图的R语言实现
3. R与Gephi的结合
4. 案例:对玩家关系进行社会网络分析
5. 利用社会网络进行社群发现
6. 案例:利用社会网络的聚类分析对用户物品购买进行分析
第九课:用户质量评分模型搭建
1. 用户质量评级的背景及目的
2. 用户质量打分模型的实现原理
3. 利用R语言搭建打分模型
4. 案例:渠道用户质量打分模型搭建
第十课:收入分析实战
1. RFM模型的研究背景及原理
2. 案例:付费用户RFM模型研究
3. RFM模型的不足及改进
4. 综合案例:游戏经济健康度与用户关系分析
本系列课程采取在线直播方式,共10次(20课时);
每周二、周日晚上开课(20:00-22:00)
直播后提供录制回放视频,在线反复观看,有效期一年专属VIP会员学习交流群,随时沟通交流。
社区问答+在线答疑,巩固知识点。
2017年7月11日
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