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数据分析应用技能之R语言

方式:远程   时间:2019年

价格:369元/远程

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  • 第1章 R基础操作

    1.1 常用工具介绍

    1.2 RStudioRattle安装介绍

    1.3 R软件简单使用

    1.4 R语言基础知识

    1.5 帮助、工作空间及包介绍

    1.6 数据结构详解(上)

    1.7 数据结构详解(下)

    1.8 向量

    1.9 矩阵和数组(上)

    1.10 矩阵和数组(下)

    1.11 R符号基础运算

    1.12 数据导入与导出

    1.13 R基础绘图(上)

    1.14 R基础绘图(下

    1.15 R语言函数基础(上)

    1.16 R语言函数基础(下)

  • 第2章 数据处理

    2.1 变量筛选

    2.2 数据排序与分段

    2.3 数据融合

    2.4 数值型数据

    2.5 字符串数据

    2.6 日期型数据

    2.7 调用函数

    2.8 自写函数

    2.9 单变量和多变量分析

    2.10 异常值处理

    2.11 缺失值处理

    2.12 重复值处理

    2.13 特殊处理

    2.14 数据变换

    2.15 数据分布

    2.16 数据抽样

  • 第3章 统计分析实战

    3.1 概述

    3.2 上市公司盈利预测-数据解读与预处理

    3.3 上市公司盈利预测-模型构建及结果解读

    3.4 二手房价格预测-数据解读及预处理

    3.5 二手房价格预测-模型构建及结果解读

    3.6 回归的其他形式

    3.7 金融违约预测-逻辑回归概述

    3.8 金融违约预测-数据解读与预处理

    3.9 金融违约预测-模型构建与结果解读

    3.10 出险预测

    3.11 模型应用场景总结

  • 第4章 机器学习

    4.1 机器学习概述

    4.2 相关系数检验

    4.3 卡方检验

    4.4 随机森林

    4.5 主成分分析

    4.6 变量预测

    4.7 逻辑回归

    4.8 决策树

    4.9 KNN

    4.10 SVM

    4.11 朴素贝叶斯

    4.12 神经网络

    4.13 集成学习

    4.14 Adaboosting

    4.15 层次聚类

    4.16 KMeans

    4.17 降维

    4.18 FRM

    4.19 关联规则

    4.20 协同过滤

    4.21 随机&复习

    4.22 推荐

课程简介

本课程分为R基础操作和算法模型应用两部分。


R基础操作部分详细介绍了R语言、R编辑器RStudido以及R语言数据挖掘可视化工具Rattle的安装及使用。通过通俗易懂的案例,给大家演示了R语言的数据对象(向量、矩阵和数据框)。介绍了如何把外部的csvtxt以及xlsx等格式的电子表格数据导入到R中。最后介绍了如何利用R语言进行可视化,以及对数据进行描述性统计分析。


在算法模型应用部分,课程从R语言基础(R语言基础操作)、数据质量评估和清洗、数据挖掘、机器学习算法,介绍了R语言及数据分析与挖掘的各个技术细节。


通过实际的案例演练,让学员真正体验数据挖掘与R的魅力。新手完全能够通过本课程学习,成长为优秀的R语言数据分析师。

优秀学员/ Outstanding students