大數據與云計算時代，現代金融，零售，生物醫學，互聯網等行業中，數據挖掘已成為價值評估，指導決策不可忽視的營銷技術。盤點2014百大數據挖掘成功案例：（節選）

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2015年4月，人大經濟論壇聯袂中央財經大學，推出《R語言數據挖掘技術及應用》，從零到精通，以案例掌握數據挖掘精髓。

馬景義 教授

中國人民大學統計學專業博士，中國統計教育學會高等教育分會副秘書長，中央財經大學統計學院副教授，電話調查與數據挖掘實驗室主任。研究領域：數據挖掘，統計學。主講課程：數據挖掘技術及應用。主要著作：《數據挖掘前沿問題》，《北京市居民民生感知問題研究報告》，《含組結構和層次結構模型的規則化路徑估計》。先后在《數據》，《統計與決策》，《統計研究》，《計算機科學》，《數理統計與管理》等期刊雜志發表論文數十篇，并主持了全國統計科學研究計劃項目(2008LY049)，教育部人文社科項目(08JC910003)等重大項目。

培訓安排

1. 現場授課使用R軟件進行數據挖掘，多媒體互動，現場答疑。
2. 時間：上午9:00—12:00，下午13:00—16:30

3. 現場提供免費午餐，咖啡茶飲。

贈送論壇幣1000個

• 各行業數據分析、數據挖掘從業者
• 在校數學，經濟，計算機，統計等專業教師和學生
• 經濟，醫學生物研究院科研人員
• 數據分析，數據挖掘興趣愛好者

第一講  R語言入門

第二講  數據分析基本原理

2.1 參數估計

2.2 假設檢驗

2.3 方差分析和回歸分析

第三講  廣義線性回歸模型

3.1  Logistic回歸模型和泊松回歸模型

案例：電信客戶分類，船只損壞率分析

第四講  有監督數據挖掘算法基本原理及分類樹

4.1 以分類樹為例，介紹數據挖掘預測算法與傳統統計模型的區別

4.2再抽樣，訓練誤差，測試誤差，交叉驗證誤差等

案例：電信客戶分類

第五講  神經網絡和支撐向量機

5.1 神經網絡，支撐向量機，及R語言實現

案例：電信客戶流失預測，房價預測

第六講 組合預測算法

6.1  Adaboost算法，隨機森林算法，及R語言實現

案例：信用卡逾期客戶預測

第七講  無監督數據挖掘算法

6.2 聚類分析、主成分分析和關聯規則算法及R語言實現

案例：手機用戶市場細分，購物籃分析

第八講  數據庫、R、數據挖掘

6.3訪問數據庫，提取數據庫，更新數據庫，配置數據數據挖掘算法

案例：手機用戶市場細分

1.在線填寫報名信息

2.給予反饋，確認報名信息

3.網上繳費

4.開課前一周發送電子版課件和教室路線圖