曙海教學優(yōu)勢
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R語言數據分析與數據挖掘培訓與咨詢
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第一章：統(tǒng)計基礎
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第一節(jié)：描述性統(tǒng)計
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1、集中趨勢
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2、離散測度
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第二節(jié)：統(tǒng)計量及其抽樣分布
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1、統(tǒng)計量
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2、分布
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3、樣本均值的分布與中心極限定理
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4、樣本比例的抽樣分布
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5、兩個樣本均值之差的抽樣分布
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6、關于樣本方差的分布
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第三節(jié)：參數估計
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1、參數估計
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2、一個總體參數的區(qū)間估計
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3、兩個總體參數的區(qū)間估計
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4、估計量的求法
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5、樣本量的確定
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第四節(jié)：假設檢驗 l
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1、假設檢驗、個樣本t檢驗
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2、配對樣本的t檢驗、兩獨立樣本t檢驗
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第五節(jié)：分類數據分析
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1、分類數據與卡方統(tǒng)計量
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2、擬合優(yōu)度檢驗
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3、列聯分析、獨立性檢驗
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4、列聯分析相關測量
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5、線性回歸
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第六節(jié)：矩陣運算
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1、行列式
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2、矩陣及其運算
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3、矩陣的初等變換與線性方程組
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4、向量組的線性相關性
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5、相似矩陣
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6、線性空間與線性變化
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第二章：R編程基礎
第一節(jié)：R基本知識
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1、準備、數據對象
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2、運算、讀寫
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第二節(jié)：R基本語句結構及循環(huán)
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1、語句結構、創(chuàng)建
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2、循環(huán)函數
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第三節(jié)：R數據清洗
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1、時間、數據清洗
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2、數據清洗
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第四節(jié)：文本對象處理
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1、文本對象處理
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2、正則表達式
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第五節(jié)：R畫圖
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1、基本繪圖，圖像格式
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2、ggplot2
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3、目前好用的擴展
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第六節(jié)：R統(tǒng)計分析
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1、參數估計
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2、假設檢驗
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第三章：R數據挖掘
第一節(jié)：線性回歸，邏輯回歸，梯度下降，聚類，關聯規(guī)則，主成分因子分析
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第二節(jié)：關聯規(guī)則，決策樹，神經網絡，貝葉斯，支持向量機，隨機森林
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第四章：數據挖掘案例
個性化定制案例
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