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大数据分析汪嘉旻

课程编号:EliteU51040001A1

大数据分析是大数据时代最热门的技术之一, 其核心问题是如何从多样化的大量数据中提取研究对象的特征和模式,获得有价值的信息,从而建立模型支持决策。 全文

学习时长: 约70小时 报名人数: 1268 学习期限:持续有效 

先修知识: 商务统计

汪嘉旻

汪嘉旻

“学习大数据分析技术,开拓职业发展空间,提升企业竞争力,迎接大数据时代。”

老师简介

汪嘉旻,清华大学管理科学与工程专业博士,现任美国长岛大学Post分校商学院管理系终身教授。曾在加拿大多伦多大学罗特曼管理学院从事运营管理方向的博士后研究工作。主要研究领域为供应链管理、服务运营、决策分析、设施选址及物流等。在Operations Research, European Journal of Operational Research, Annals of Operations Research 等国际学术刊物发表多篇重要研究论文。美国运筹学和管理学研究协会(INFORMS)会员,并多次在INFORMS年度会议上发表主题会议报告演讲。曾任Operations ResearchEuropean Journal of Operational Research 等知名国际学术期刊审稿人。曾获美国长岛大学Post分校商学院优秀学术研究奖。

主要成就

美国长岛大学Post分校商学院管理系终身教授
加拿大多伦多大学罗特曼管理学院运营管理专业博士后

教育背景

清华大学管理科学与工程专业博士
清华大学反应堆工程与安全专业硕士
清华大学自动控制专业学士

其他成就

美国运筹学和管理学研究协会(INFORMS)会员
美国长岛大学Post分校供应链领导中心创始会员

研究领域

供应链管理、服务运营、决策分析、设施选址及物流等。

学术刊物文章

在国内外权威学术刊物上发表研究论文多达三十余篇,其中包括Operations Research, European Journal of Operational Research, Annals of Operations Research, Computers & Operations Research, OmegaIIE Transactions 等在管理学术界具有高影响力的期刊。
CH01 引言
1.1 大数据与数据科学
1.1 大数据与数据科学
小节测试
1.2 企业数据处理与分析
1.2 企业数据处理与分析
小节测试
1.3 数据驱动决策
1.3 数据驱动决策
小节测试
1.4 数据分析能力
1.4 数据分析能力
小节测试
1.5 大数据分析技术
1.5 大数据分析技术
小节测试
1.6 课程概述
R语言操作基本介绍
R语言入门
R语言的基本数据结构(一)
R语言的基本数据结构(二)
导入数据和基本分析方法(一)
导入数据和基本分析方法(二)
数据可视化
小节测试
章末测试
CH02 预测建模 - 分类树模型
2.1 预测
2.1 预测
小节测试
2.2 独立变量的选择
2.2 独立变量的选择
小节测试
2.3 分类树模型
2.3 分类树模型
小节测试
2.4 过度拟合
2.4.1 过度拟合(一)
2.4.2 过度拟合(二)
小节测试
R语言案例:预测居民年收入
R语言构建分类树模型(一)
R语言构建分类树模型(二)
评估优化分类树模型
小节测试
章末测试
CH03 预测建模 - 参数学习
3.1 参数学习概述
3.1 参数学习概述
小节测试
3.2 线性回归分析
3.2 线性回归分析
小节测试
3.3 分类模型
3.3 分类模型
小节测试
R语言案例:预测波尔多葡萄酒的价格
R语言建立线性回归模型
用R语言实现多元回归分析
小节测试
3.4 Logistic 回归分析
3.4 Logistic 回归分析
小节测试
3.5 非线性判定函数
3.5 非线性判定函数
小节测试
R语言案例:对鸢尾花进行分类
Logistic回归模型和支持向量机分析(一)
Logistic回归模型和支持向量机分析(二)
Logistic回归模型和支持向量机分析(三)
关于完整数据集的支持向量机分析
小节测试
3.6 过度拟合
3.6 过度拟合
小节测试
章末测试
CH04 最近邻推理与聚类分析
4.1 相似
4.1 相似
小节测试
4.2 最近邻推理
4.2 最近邻推理
小节测试
4.3 𝑘- 最近邻分析
4.3 𝑘- 最近邻分析
小节测试
4.4 𝑘- 最近邻推理讨论
4.4 𝑘- 最近邻推理讨论
小节测试
R语言案例:如何定向推送房车保险
数据预处理(一)
数据预处理(二)
𝑘-最近邻分析
小节测试
4.5 层次聚类分析
4.5 层次聚类分析
小节测试
4.6 中心点聚类分析
4.6 中心点聚类分析
小节测试
R语言案例:电影推荐评分预测
层次聚类分析(一)
层次聚类分析(二)
层次聚类分析(三)
𝑘-均值聚类方法
小节测试
章末测试
CH05 贝叶斯分类
5.1 贝叶斯公式
5.1 贝叶斯公式
小节测试
5.2 贝叶斯分类
5.2 贝叶斯分类
小节测试
5.3 朴素贝叶斯分类
5.3 朴素贝叶斯分类
小节测试
Excel分析案例:广告动向推送决策的实现
R语言案例:SPECT显像诊断心脏病
朴素贝叶斯分类
小节测试
章末测试
CH06 模型的评价与选择
6.1 混淆矩阵与准确率
6.1 混淆矩阵与准确率
小节测试
6.2 期望值框架
6.2 期望值框架
小节测试
6.3 其它评价指标
6.3 其它评价指标
小节测试
6.4 排序法决策
6.4 排序法决策
小节测试
6.5 ROC曲线和累积响应曲线
6.5 ROC曲线和累积响应曲线
小节测试
R语言案例:手机用户流失预测
读取数据
数据预处理(一)
数据预处理(二)
数据预处理(三)
建立模型及𝑘- 最近邻分析
朴素贝叶斯分析
对比不同模型的分类准确率(一)
对比不同模型的分类准确率(二)
交叉验证评价模型
绘制ROC曲线(一)
绘制ROC曲线(二)
小节测试
章末测试
CH07 文本挖掘
7.1 文本
7.1 文本
小节测试
7.2 文本预处理
7.2 文本预处理
小节测试
7.3 文本挖掘示例
7.3 文本挖掘示例
小节测试
R语言案例:识别垃圾短信(英文文本挖掘)
数据预处理
英文文本挖掘
小节测试
R语言案例:词频分析(中文文本挖掘)
编码处理
分词和绘制词云
R语言案例:搜集书籍摘要信息(中文文本挖掘)
分词和预处理
构建词语矩阵
R语言案例:相似度分析(中文文本挖掘)
计算TFIDF
用余弦距离衡量相似度
章末测试

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