师资：由业界知名大数据专家亲自授课：杨老师 主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。培训内容：第一讲 数据挖掘，Python和R简介1.1数据挖掘1.2Python语言1.3 R语言1.4 Iris数据集1.5 Bodyfat数据集第二讲 数据的导入与导出2.1 R数据的保存与加载2.2 CSV文件的导入与导出2.3 通过ODBC从数据库中读取数据2.4 从Excel中导入与导出数据2.5 Python的数据操作第三讲 数据可视化展现3.1 查看数据3.2 单个变量展现3.3 多个变量展现3.4 更多探索3.5 将图表保存到文件中第四讲 决策树与随机森林4.1 使用party包构建决策树4.2 使用rpart包构建决策树4.3 随机森林4.4 Python中的决策树实现4.5 Python决策树实例第五讲 回归分析5.1 线性回归5.2 逻辑回归5.3 广义线性回归5.4 非线性回归5.5 Python中的回归实现5.6 Python回归实例第六讲 聚类分析6.1 k-means聚类6.2 k-medoids聚类6.3 层次聚类6.4 基于密度的聚类6.5 Python中的聚类实现6.6 Python聚类实例第七讲 离群点检测7.1单变量的离群点检测7.2局部离群点因子检测7.3用聚类方法进行离群点检测7.4时间序列数据的离群点检测7.5 Python中的孤立点实例第八讲 时间序列分析8.1 R中的时间序列数据8.2 时间序列分解8.3 时间序列预测8.4 时间序列聚类8.5 时间序列分类8.6 Python中的时间序列实例第九讲 关联规则9.1 关联规则的基本概念9.2 Titanic数据集9.3 关联规则挖掘9.4 消除冗余9.5 解释规则9.6 关联规则的可视化9.7 Python中的关联规则实例第十讲 社交网络分析10.1 词项网络10.2 推文网络10.3 双模式网络10.4 Python中的社交网络分析实例培训目标：1, 全面了解Python和R语言数据挖掘的相关知识。2，学习Python和R的数据挖掘核心技术方法以及应用特征。3，深入使用Python和R在数据挖掘和分析中的使用。