R語言培訓班

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第1部分快速入門
第2部分向量
第3部分矩陣和數組
第4部分列表
第5部分數據框
第6部分因子和表
第7部分R語言編程結構
第8部分數學運算與模擬

第一講：R語言精要

本著循序漸進而又覆蓋R語言重要而有用的基本內容原則，本講從R語言入門開始，以前期的數據處理為核心，以實際案例為載體，內容包括R語言的向量、數據框、矩陣運算、缺失值和零值的處理、特別注重用R語言構造函數編程解決實際問題，詳細介紹強大的數據清洗整理plyr、zoo、car等常用包和強大的作圖ggplot2包，為使用R語言進行數據挖掘打下扎實的工具基礎。

主要案例：

案例1：如何用R語言合并、排序、分析數據；

案例2：如何用R語言編程實現數據分析可視化圖片的jpeg格式輸出；

第二講：Logistic回歸與商業大數據建模

Logistic回歸是商業建模的常用重要數據挖掘方法，本講要講清楚Logistic回歸的建模原理、與多元線性模型的區別、R語言實現過程及回歸診斷注意事項、預測方法和結果解釋，讓學員徹底地掌握Logistic回歸解決問題的R語言方法。

2：R數據挖掘(一)
2.1 數據挖掘工業流程
2.2 先修統計知識
2.3 挖掘預處理
2.4 線性回歸

主要案例：

?案例1：利用Logistic回歸幫助汽車情況預測；

?案例2：利用Logistic回歸幫助州數據挖掘方案；

第三講：關聯規則和R語言實現

關聯規則（著名的“啤酒和尿布”）是數據挖掘的基礎和核心技術之一，本講將著重圍繞經典的Apriori算法和eclat算法，闡明關聯規則的支持、置信和提升程度與控制，使用R語言快速完成關聯規則分析。

主要案例：

案例：使用R語言關聯規則方法幫助數據挖掘分析方案；

第四講：回歸決策分析和R語言實現

回歸是數據挖掘的經典方法，其原理容易被理解。

主要案例：

案例：進行回歸分析并完成相關目標變量的預測；