大数据挖掘内容课程目录.docx

【大数据挖掘内容课程目录】 大数据挖掘是一门涵盖了多种数据分析技术和工具的综合学科，课程主要以R语言为工具，深入探讨了数据预处理、统计建模、机器学习等多个方面。以下是根据课程目录提炼出的主要知识点： 1. **R语言精要**： - R语言基础：了解R语言的基本语法，向量、数据框、矩阵运算。 - 数据处理：学习如何处理缺失值和零值，以及使用plyr、zoo、car等常用包进行数据清洗和整理。 - 绘图：深入学习ggplot2包，掌握复杂图形的绘制。 2. **Logistic回归与商业大数据建模**： - Logistic回归原理：理解Logistic回归的建模过程，与多元线性模型的区别。 - R语言实现：学习R语言中Logistic回归的实现步骤和回归诊断。 - 应用案例：涵盖银行贷款预测、医疗决策、市场分析等多个场景。 3. **关联规则和R语言实现**： - Apriori和eclat算法：理解这两个经典关联规则算法的工作机制。 - 支持度、置信度和提升度：掌握关联规则的评估指标。 - R语言应用：运用R语言进行关联规则分析，如商品捆绑销售和市场分析。 4. **决策树分析和R语言实现**： - CART和C4.5算法：学习两种决策树算法及其在rpart和J48函数中的应用。 - 预测分析：利用决策树进行汽车油耗预测和电信业务办理预测。 5. **机器集成学习：Bagging和AdaBoost**： - Bagging和AdaBoost思想：了解这两种提升分类性能的方法。 - R语言实践：通过商业银行存款分析和有毒蘑菇识别来应用这些算法。 6. **R语言随机森林（RandomForest）**： - 随机森林原理：理解随机森林的构建和工作流程。 - 分类和预测：应用随机森林进行皮肤病分类和酒品质预测。 7. **支持向量机和R语言实现**： - 结构风险最小化原理：理解支持向量机的核心概念。 - 核函数：学习如何使用核函数进行非线性分类。 - 应用实例：鸢尾花数据和股票指数预测。 8. **神经网络和R语言实现**： - 神经网络原理：了解神经网络的基本架构和学习机制。 - R语言实现：通过R语言建立神经网络模型，进行酒品质预测和财务预警建模。 9. **交叉验证**： - 评估模型：使用交叉验证方法对比和选择最佳模型。 10. **R语言结合KNN进行文本挖掘**： - 文本挖掘原理：理解如何从非结构化文本中提取有价值信息。 - KNN算法：结合KNN算法进行文本分类和分析。 以上知识点覆盖了从数据预处理到模型构建，再到模型评估和优化的全过程，是大数据挖掘领域的重要组成部分。通过这些课程，学员将能够运用R语言解决实际的商业问题，进行高效的数据挖掘和分析。