【实战】R语言数据挖掘夏令营

十一大经典案例讲解与实操，让你快速拥有实战经验！

可单独报名案例课程：报名咨询：QQ：800098648

大数据时代的机遇和挑战

随着云时代的来临，大数据技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，人们对于海量数据的运用将预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。大数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。

大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈，在大数据挖掘项目的实施方面，被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。75%以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍，会大数据挖掘技术的人才很热门，但是比较难找而且昂贵，会Hadoop技术的数据挖掘人才更是奇缺。“大数据分析”作为大数据时代的核心技术，必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。

统计分析和数据挖掘 位列榜首

LinkedIn(领英)对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析，公布2014年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能。其中位列榜首的是统计分析和数据挖掘。这项技能在去年只排名第五，而当时的最热技能是社交媒体营销。

数据分析越来越受重视，企业开始倾向聘请在数据存储、检索和分析方面有所长的人才。对拥有这项技能的人来说，现在的形势可谓是一片大好。

学员对象：

	数学类、统计类、计算机类、经济金融类、物流运输等专业的在校学生
	数据挖掘开发人员
	生物信息类、医学类、农业类、环境类、信息管理类等专业的研究生
	进行数据挖掘应用研究的科研人员
	进行数据挖掘应用研究的科研人员
	关注高级数据分析的人员

培养目标

以企业的技术和人才为依托，通过企业开发的课程、软件和实际案例，培养学生运用数学知识和统计软件分析解决实际问题及独立研究能力，锻炼学生成为企事业单位数据挖掘分析和大数据处理的中高级专业技术应用型人才。学员结业后将主要具有以下技能：

	能熟练使用常用模型如分类、预测、决策树、聚类、关联、神经网络等；
	能熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件（如IBM SPSS Modeler、SAS EM、R、WEKA等），熟练使用SQL；
	针对具体的数据挖掘应用需求，能熟练抽象出可合适的数据挖掘模型，并整理出其技术实现路线。

教学模式：

周末班 周末班上课时间安排在周末，主要适用于在校生和上班族。	集中班 授课方式为连续上课，主要适用于即将毕业的在校生或暑假班。

人才培养阶段

应用型人才培养共分两个阶段：

两大特色

特色1、完成全真案例实训，相当于3年工作经验

教材包含公司十多年来积累的项目中10个精选案例。一个项目案例平均工期为3~4个月，学会10个精选案例相当于拥有30~40个月的项目经验，大约为3年工作经验，而且是3年精品项目的项目经验！

应用型人才培养采用全真案例实训模式，通过学员分组组成项目团队并指定一名项目经理，培训讲师相当于客户，将项目需求派发给项目组，逐步深入引导学员直至项目完成。培训教材主要采用由泰迪科技与华南师大、韩山师院、广工大、广技师等高校联手打造的《R语言数据分析与挖掘实战》。

该书以实践和实用为宗旨，深度与广度兼顾，实践与理论并举，是企业在数据挖掘领域探索10余年和高校资深讲师联合经验总结之作。全书以R语言作为实践环境，通过10+1个真实案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中快速领悟看似高不可攀的数据挖掘理论。为方便授课及自学需要，图书还配备了建模阶段的过程数据文件、PPT课件，以及基于MATLAB、SAS EM、SPSS Modeler、R、TipDM等上机实验环境下的数据挖掘各阶段程序/模型及相关代码。

特色2、全程项目参与

4个月的全真案例实训结束后，学员进入项目实战环节，所有项目均是从泰迪科技在建数据挖掘项目剥离出来的子课题。项目团队一般3~5人（项目经理由具有丰富经验的公司数据挖掘工程师担任，组员为学员，自开班以来，学员参与建设的项目主要包括：

1、信息系统客户服务感知及管控系统 (东莞供电局)

2、客户空调使用习惯数据挖掘 (格力电器)

3、热水器用水事件划分与洗浴识别项目 (美的电器)

4、维修派工数据挖掘分析 (海信集团)

5、公安情报挖掘甄别辅助系统 (广东省公安)

6、电信资源预测分析系统 (省电信规划设计院)

7、石油勘探中的油气层自动评价 (辽宁中录油气)

8、水产健康养殖专家系统 (珠江水产研究所)

9、海水增养殖区环境综合评价系统 (黄海水产研究所)

10、非侵入式用电分析与负荷识别 (南方电网)

11、变电设备健康度评价模型研究 (广东电科院)

12、设备故障与气象环境关联度分析模型 (广东电科院)

13、渔业环境中石油类环境风险评价 (黄海水产所)

14、人工湿地处理废水动态模型 (黄海水产所)

15、停电事件影响度分析 (广西电科院)

16、厌氧消化过程预测和预警 (北京轻工业环境保护所)

17、杆塔座标错误标定及预测 (广东电科院)

18、自适应防窃漏电智能诊断模型 (北海供电局)

19、基于电商平台家电设备的消费者需求及产品分析数据挖掘 (美的电器)

20、法律服务咨询数据分析与地域热点事件识别 (找法网)

4大优势

1、完善的课程体系

国内第一家开展大数据挖掘培训的机构，拥有自主知识产权的课程体系，每年为众多高校提供大数据挖掘实训和企业提供内训、咨询服务。 课程体系主要包括数据挖掘基本理论、hadoop基础、数据分析工具(Matlab、SPSS、SAS、R)、行业案例分析、项目实习。 数据挖掘人才培养课程体系不仅包括数据挖掘师必备理论、工具、技术，案例，还有相对应的项目实战，为大数据行业提供能随时上岗的数据挖掘师。

2、优秀的师资团队

由《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《Mahout算法解析与案例实战》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》、《医学数据挖掘实用教程》等畅销图书作者亲自主讲，讲师团队均具有硕士以上学历，兼具高校和企业的工作经历，具有丰富的大型企业数据挖掘应用与咨询经验。

每一位讲师都是从企业公开课培训中筛选出来的，都是频繁得到学员好评的老师，老师特别注重学员实际工作能力的培养，在传授知识的同时，通过技能类课程演练与相关项目实战，提升学员在大数据挖掘建模方面的能力。泰迪科技还定期举办技术研讨座谈，由知名企业技术负责人主持，与学员分享行业真实案例，并互动答疑。我们专注大数据挖掘，而不会简单地围绕相关概念做文章，因此，老师都是实战派，不是学院派！

3、全程项目式培训

业内第一个大数据挖掘实战派团队授课：

4、就业优势

完善的就业管理制度，就业班主任全程跟进，掌握每个学员的学习特点，并安排专业的就业指导及面试技巧课程，保障每个学员顺利就业。

5、十一大案例介绍

案例一：电力窃漏电用户自动识别

通过采集电力计量自动化系统的电流、电压、功率因数等用电负荷数据，用电异常等终端报警信息以及电力营销系统提供的历史窃漏电用例，归纳出窃漏电用户的关键特征，构建出窃漏电用户的识别模型，最终通过监测用户用电数据，实现窃漏电用户的实时在线诊断。

案例二：航空公司客户价值分析

航空市场竞争激烈，某航空公司面临着常旅客流失、竞争力下降、航空资源未充分利用等经营危机。通过积累的大量的会员档案信息和其乘坐航班记录，建立合理的客户价值评估模型对客户进行分群，分析比较不同客户群的客户价值，对不同价值的客户类别提供个性化服务，并制定相应的营销策略

案例三：中医证型的关联规则挖掘

借助三阴乳腺癌患者的病理信息，发现中医症状间的关联关系和诸多症状间的规律性，挖掘潜性证素，并且依据规则分析病因、预测病情发展以及为未来临床诊治提供有效借鉴。这样患者在治疗过程中，医生可以有效的减少西医以及化疗治疗的毒副作用，为后续治疗打下基础。

案例四：基于水色图像的水质评价

由于水色能反映水中浮游植物的种类和多少，因此可通过观察水色变化来调控水质，维持养殖水体生态系统中浮游植物、微生物类、浮游动物等合理的动态平衡。通过历史水产专家经验判断结果以及用数码相机按照标准进行水色采集的数据，利用图像处理技术，实现基于水色图像的水质自动评价。

案例五：基于关联规则的电子商务智能推荐服务

根据电子商务网站采集到的用户访问数据，对用户的访问内容作关联规则分析，探寻用户访问网站的业务逻辑关系，为用户推荐精确的知识内容与服务，从而建立稳定的网站忠实顾客群，实现客户链式反应增值，为企业实现更为人性化的客户定位，提高消费者满意度。

案例六：应用系统负载分析及磁盘容量预测

与应用系统关联的任何一种资源负载过大，都可能会引起系统性能下降甚至瘫痪。通过分析磁盘容量相关数据，预测应用系统服务器磁盘空间是否满足系统健康运行的要求。根据用户需求设置不同的预警等级，将预测值与容量值进行比较，对其结果进行预警判断，为系统管理员提供定制化的预警提示

案例七：面向网络舆情的关联度分析

网络舆情对政治生活秩序和社会稳定的影响与日俱增，一些重大的网络舆情事件使人们开始认识到网络对社会监督起到的巨大作用。通过从社区网站上采集到网络舆情信息和分析对象信息，建立分析对象与舆情资源之间关联度的计算规则，寻找出与给定舆情资源联系最紧密的分析对象。

案例八：家用电器用户行为分析及事件识别

家用电器在使用过程中，因地区气候、区域不同、用户年龄性别差异，形成不同的机组使用行为，称之为用户的使用习惯。根据用户使用热水器的使用行为构建出洗浴事件识别模型，进而深入了解热水器在用户所在区域的真实使用习惯，优化新产品的设计和布局营销。

案例九：基于基站定位数据的商圈分析

商圈是现代市场中企业市场活动的空间，也是商品和服务享用者的区域。商圈划分的目的之一是为了研究潜在的顾客的分布以制定适宜的商业对策。从通信运营商提供的基站定位数据，利用基站小区的覆盖范围作为商圈区域的划分，归纳出商圈的人流特征和规律，识别出不同类别的商圈，实现营销指导。

案例十：气象与输电线路缺陷关联分析

由于输电线路的组成部件大都暴露在外，极端恶劣的气候对输电线路造成非常大的危害。通过分析鸟害、接地装置受损、保护区安全隐患、部件发热异常、锈蚀损伤等缺陷与气象因子的关联关系，构建出气象因子与缺陷关联关系的预警模型。实现在极端气象条件下缺陷在高发区发生的概率并进行预警。

案例十一：电商品论数据情感分析

随着互联网与移动互联网的快速发展，网上购物将成为人民生活的一部分。网民在电商平台上浏览和购物，产生了海量的数据，如何利用好这些碎片化、非结构化的数据，将直接影响到企业产品在电商平台上的发展，也是大数据在实际企业经营中的应用。对于用户在电商平台上留下的评论数据，运用文本分析方法，了解用户的需求、抱怨，购买原因以及产品的优点、缺点，对于改善家电设备产品及用户体验有着重要的意义。

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深圳市飞博远创科技有限公司位于深圳市南山区科技园，是一家专注于大数据人才职业培训的互联网公司。教学内容主要为数据分析、数据挖掘、数据可视化、Hadoop、SAS/SPSS相关课程和认证培训；培训教师来自国内知名高校教师以及企业资深IT专家，技术功底深厚，项目和培训经验丰富。 我们服务过的客户包括广东省省情调查中心、金蝶软件、融创天下、广州流行美等知名企业。

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