R语言销售数据欺诈侦测,IT与互联网,数据处理,艾数教育,【课程目标】 本课程是基于R语言编程的对一个销售数据欺诈的甄别方法，通过数据挖掘方法可以大大的减少用人力甄别的工作量，提高工作效率。 学员能够了解一个完整的数据挖掘方案思路和具体操作步骤。 【课程大纲】 1. 基础知识概述 简要介绍欺诈侦测技术、应用场景、具体应用等内容。 2. 案例问题描述 介绍本案例问题、数据来源、最终数据挖掘要求结果。 3. 案例数据探索 对本案例的销售数据进行七个步骤的详细分析探索。 4. 案例数据预处理 通过分析数据缺失机制，采用不同的处理方法对数据进行预处理，为后续数据挖掘做准备。 5. 案例思路及评价方法 根据案例的数据情况，介绍了三种案例思路：无监督、有监督和半监督，以及模型的评价指标。 6. 不同数据挖掘方案 基于DMwR包和Fraud包，分别比较了三种数据挖掘算法：箱线图规则 (BPrule，无监督)，简单贝叶斯 (NaiveBayes，有监督)，自训练的简单贝叶斯 (NaiveBayes-ST，半监督)，并得出了最优销售数据挖掘算法方案。 7. 总结与展望 对整个课程的思路和每部分内容做了回顾，并介绍了课程的后续问题研究思路。 【课时总长】3h 【课程资料】 学习了本门课的同学加课程咨询QQ，注明云课堂账号，提供所有课程相关学习资料。 适用人群：具备R语言和统计学基础知识，营销部门的相关人员。