課程介紹
R語言實戰課程采用MBA式的案例教學，結合統計理論，建模方法論、R語言編程和老師的豐富實際項目經驗，力求讓每一個學生都能夠把學到的知識運用到實際工作中去。我們精選的案例是目前企業真實場景下應用很廣泛的場景，集合了互聯網用戶分析、精準營銷、風險評估、BI設計與實施等領域的數據挖掘實例，對您從事真正的數據分析工作有針對性的指導與幫助。
培訓對象
對R語言感興趣的人；
在工作中運用到R語言的IT技術人員。
課程收益
深度學習R語言和數據挖掘的前沿算法；
理解企業真實業務場景的建模流程；
熟練使用R語言進行建模和實操；
成為有多種技能并能融會貫通的復合型數據分析人才。
知識概要
-- 數據結構概述；
-- 數據整理概述；
-- 數據分布；
-- 線性回歸的思想；
-- 概述和距離；
-- 概述；
-- 關聯規則介紹；
-- 決策樹介紹。
課程大綱
數據結構概述
向量
因子
矩陣
數據框
列表和函數
向量化計算和apply
數據整理概述
數據導入導出和缺失值處理
缺失值處理2（發現缺失值）
缺失值處理3（處理缺失值）
數據轉換(1)
數據轉換(2)
數據規約和隨機
數據分布
集中趨勢
離散趨勢和相關
R中的描述統計
分組統計
單變量可視化
雙變量可視化
分組統計可視化
線性回歸的思想
回歸結果的檢查
決定系數 預測 和多元線性回歸
一元線性回歸演示
多項式回歸演示
殘差分析演示
多元線性回歸演示
概述和距離
數據變換
層次聚類法
kmeans聚類1
kmeans聚類2
概述
相關性會導致無法求解或者不穩定
逐步回歸
主成分分析
主成分分析例子1
主成分分析例子2
因子分析
因子分析例子
關聯規則介紹
關聯規則演示
決策樹介紹
幾種分類算法介紹
評價模型準確性
C4.5 和混淆矩陣 ROC圖
CART演示
認證過程
無認證考試
開班信息
暫無開班信息