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课程目录：$ f3 u$ Z1 _0 t- _& O3 ]. x
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01.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$ q, t8 Q! p& l+ B+ L8 L# [5 l$ p
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5 t0 L3 [7 B h- u/ a& L3 {
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2 k% |$ j x: `
04.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
2 v) b- f# W6 |05.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
6 T: }$ Y( D9 j/ R, E06.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
y' g2 d) r5 l% B$ ?07.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
* R$ O7 F' ^& l) R! ?$ K08.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
* V- b8 g3 U6 U$ l o$ a7 d09.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
* v; W2 d+ U/ p* G' M1 l/ Z- E+ S10.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
" |' r, ~& I" T11.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
* J5 W5 ^2 Y- Y% o+ K( V12.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
4 y3 e4 @ E4 J; _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) k, S, l0 R3 x+ r
14.第14课 沿着时间轴前进：时间序列分析，案例：未来股价预测9 Z; ~4 e/ s. _4 @, e9 Y& _
15.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
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发表于 2022-6-29 16:06:01
