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课程目录：, I8 w0 J0 l' ]: w2 j# _: y# w9 \
( Q, D3 y* g# `$ A7 E/ H01.第1课 R语言基础：R简介、数据类型介绍、R的数据可视化、常用R包介绍。R集成开发环境$ x+ l# _8 |; h6 K# T, I
02.第2课 数据整理：数据的读入输出、控制流、各种图表，常用统计量计算, n }7 A' s# w+ i2 Q1 ?0 {
03.第3课 数据展现1：基本制图函数综述、理解关键制图参数
/ y9 r$ l7 l2 w3 J( y& c; e04.第4课 数据展现2：散点图、线图与时间序列谱图，案例：股价走势可视化展现
+ `4 N |( l2 H0 o$ A3 F( d05.第5课 数据展现3：柱形图，点图，饼图，直方图，案例：销售数据可视化展现: |" ]& X& c$ `+ {
06.第6课 数据展现4：箱线图，热力图，等高线，地图，案例：Facebook好友联系图
$ e x$ A# T, C! m/ q9 Z! q07.第7课 预知未来的回归模型1：线性回归模型，案例：网页流量预测8 N4 w8 z3 k8 |! F9 j t6 t/ j
08.第8课 预知未来的回归模型2：logistic回归，广义线性回归，非线性回归，案例：婚外情频率预测$ i$ t/ u/ ^& J' P6 f. L
09.第9课 预知未来的回归模型3：回归检验与方差分析，案例：上两周周案例的进一步分析优化
! E2 |5 J+ D5 b10.第10课 挖掘关联和推荐技术：MINE方法，apriori购物篮分析，案例：超市购物篮分析
% d2 q0 O9 E$ G9 p11.第11课 万事皆选择1：分类算法（线性判别法，贝叶斯分类器，决策树，最近邻算法），案例：汽车销量
; `$ @% C' e1 K) y: l' X& \12.第12课 万事皆选择2：聚类算法（层次聚类法，谱系图，k平均值法，k中心法），案例：推荐系统0 k& [( v) z, C! V$ ~
13.第13课 大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析，案例：业绩综合指标设计
# i0 `9 R" g2 c$ t2 @$ W14.第14课 沿着时间轴前进：时间序列分析，案例：未来股价预测
' K3 e6 P K5 Y* H6 g( N# E15.第15课 R数据挖掘实际场景综合案例分析及前沿技术选讲% {9 i! e' r8 g8 P% k+ H
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发表于 2022-6-29 16:06:01
