大数据与云计算时代，现代金融，零售，生物医学，互联网等行业中，数据挖掘已成为价值评估，指导决策不可忽视的营销技术。盘点2014百大数据挖掘成功案例：（节选）

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2015年4月，人大经济论坛联袂中央财经大学，推出《R语言数据挖掘技术及应用》，从零到精通，以案例掌握数据挖掘精髓。

马景义 教授

中国人民大学统计学专业博士，中国统计教育学会高等教育分会副秘书长，中央财经大学统计学院副教授，电话调查与数据挖掘实验室主任。研究领域：数据挖掘，统计学。主讲课程：数据挖掘技术及应用。主要著作：《数据挖掘前沿问题》，《北京市居民民生感知问题研究报告》，《含组结构和层次结构模型的规则化路径估计》。先后在《数据》，《统计与决策》，《统计研究》，《计算机科学》，《数理统计与管理》等期刊杂志发表论文数十篇，并主持了全国统计科学研究计划项目(2008LY049)，教育部人文社科项目(08JC910003)等重大项目。

培训安排

1. 现场授课使用R软件进行数据挖掘，多媒体互动，现场答疑。
2. 时间：上午9:00—12:00，下午13:00—16:30

3. 现场提供免费午餐，咖啡茶饮。

赠送论坛币1000个

• 各行业数据分析、数据挖掘从业者
• 在校数学，经济，计算机，统计等专业教师和学生
• 经济，医学生物研究院科研人员
• 数据分析，数据挖掘兴趣爱好者

第一讲  R语言入门

第二讲  数据分析基本原理

2.1 参数估计

2.2 假设检验

2.3 方差分析和回归分析

第三讲  广义线性回归模型

3.1  Logistic回归模型和泊松回归模型

案例：电信客户分类，船只损坏率分析

第四讲  有监督数据挖掘算法基本原理及分类树

4.1 以分类树为例，介绍数据挖掘预测算法与传统统计模型的区别

4.2再抽样，训练误差，测试误差，交叉验证误差等

案例：电信客户分类

第五讲  神经网络和支撑向量机

5.1 神经网络，支撑向量机，及R语言实现

案例：电信客户流失预测，房价预测

第六讲 组合预测算法

6.1  Adaboost算法，随机森林算法，及R语言实现

案例：信用卡逾期客户预测

第七讲  无监督数据挖掘算法

6.2 聚类分析、主成分分析和关联规则算法及R语言实现

案例：手机用户市场细分，购物篮分析

第八讲  数据库、R、数据挖掘

6.3访问数据库，提取数据库，更新数据库，配置数据数据挖掘算法

案例：手机用户市场细分

1.在线填写报名信息

2.给予反馈，确认报名信息

3.网上缴费

4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图