2017年最新R语言实战课程零基础玩转数据分析与数据挖掘全套视频教程附资料与作业基于RStudio 49课

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    发表于 2017-10-10 23:19:07 | 显示全部楼层 |阅读模式

    课程介绍
    本课程面向从未接触过数据分析的学员,从最基础的R语法开始讲起,逐步进入到目前各行业流行的各种分析模型。整个课程分为基础和实战两个单元。配套资料齐全。
    基础部分包括R语法和统计思维两个主题,R语法单元会介绍R语言中的各种特色数据结构,以及如何从外部抓去数据,如何使用包和函数,帮助同学快速通过语法关。统计思维单元会指导如何用统计学的思想快速的发现数据特点或者模式,并利用R强大的绘图能力做可视化展现。
    在实战部分选择了回归、聚类、数据降维、关联规则、决策树这5中最基础的数据分析模型,详细介绍其思想原理,并通过案例讲解R中的实现方案,尤其是详细的介绍了对各种参数和输出结果的解读,让学员真正达到融会贯通、举一反三的效果。并应用到自己的工作环境中。
    开发环境:R3.2
    IDE:RStudio
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    课程目录
    第一章R语法详解
    1.1、数据结构概述
    1.2、向量
    1.3、因子
    1.4、矩阵
    1.5、数据框
    1.6、列表和函数
    1.7、向量化计算和apply
    第二章建立数据分析的统计思维和可视化探索
    2.1、数据整理概述
    2.2、数据导入导出和缺失值处理1
    2.3、缺失值处理2(发现缺失值)
    2.4、缺失值处理3(处理缺失值)
    2.5、数据转换(1)
    2.6、数据转换(2)
    2.7、数据规约和随机
    第三章建立数据分析的统计思维和可视化探索
    3.1、数据分布
    3.2、集中趋势
    3.3、离散趋势和相关
    3.4、R中的描述统计
    3.5、分组统计
    3.6、单变量可视化
    3.7、双变量可视化
    3.8、分组统计可视化
    第四章用回归预测未来
    4.1、线性回归的思想
    4.2、回归结果的检查
    4.3、决定系数预测和多元线性回归
    4.4、一元线性回归演示
    4.5、一元线性回归演示
    4.6、残差分析演示
    4.7、多元线性回归演示
    第五章聚类方法
    5.1、概述和距离
    5.2、数据变换
    5.3、层次聚类法
    5.4、kmeans聚类1
    5.5、kmeans聚类2
    第六章数据降维——主成分分析和因子分析
    6.1、概述
    6.2、相关性会导致无法求解或者不稳定
    6.3、逐步回归
    6.4、主成分分析
    6.5、主成分分析例子1
    6.6、主成分分析例子2
    6.7、因子分析
    6.8、因子分析例子
    第七章关联规则
    7.1、关联规则介绍
    7.2、关联规则演示
    第八章决策树
    8.1、决策树介绍
    8.2、几种分类算法介绍
    8.3、评价模型准确性
    8.4、C4.5和混淆矩阵ROC图
    8.5、CART演示
    QQ截图20171009002127.png

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    课程太棒了,还有可以加入技术交流群,大牛指导学习。
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