R語(yǔ)言培訓(xùn)班

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第1部分快速入門(mén)
第2部分向量
第3部分矩陣和數(shù)組
第4部分列表
第5部分?jǐn)?shù)據(jù)框
第6部分因子和表
第7部分R語(yǔ)言編程結(jié)構(gòu)
第8部分?jǐn)?shù)學(xué)運(yùn)算與模擬

第一講：R語(yǔ)言精要

本著循序漸進(jìn)而又覆蓋R語(yǔ)言重要而有用的基本內(nèi)容原則，本講從R語(yǔ)言入門(mén)開(kāi)始，以前期的數(shù)據(jù)處理為核心，以實(shí)際案例為載體，內(nèi)容包括R語(yǔ)言的向量、數(shù)據(jù)框、矩陣運(yùn)算、缺失值和零值的處理、特別注重用R語(yǔ)言構(gòu)造函數(shù)編程解決實(shí)際問(wèn)題，詳細(xì)介紹強(qiáng)大的數(shù)據(jù)清洗整理plyr、zoo、car等常用包和強(qiáng)大的作圖ggplot2包，為使用R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘打下扎實(shí)的工具基礎(chǔ)。

主要案例：

案例1：如何用R語(yǔ)言合并、排序、分析數(shù)據(jù)；

案例2：如何用R語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析可視化圖片的jpeg格式輸出；

第二講：Logistic回歸與商業(yè)大數(shù)據(jù)建模

Logistic回歸是商業(yè)建模的常用重要數(shù)據(jù)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(qū)別、R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)過(guò)程及回歸診斷注意事項(xiàng)、預(yù)測(cè)方法和結(jié)果解釋?zhuān)寣W(xué)員徹底地掌握Logistic回歸解決問(wèn)題的R語(yǔ)言方法。

2：R數(shù)據(jù)挖掘(一)
2.1 數(shù)據(jù)挖掘工業(yè)流程
2.2 先修統(tǒng)計(jì)知識(shí)
2.3 挖掘預(yù)處理
2.4 線性回歸

主要案例：

?案例1：利用Logistic回歸幫助汽車(chē)情況預(yù)測(cè)；

?案例2：利用Logistic回歸幫助州數(shù)據(jù)挖掘方案；

第三講：關(guān)聯(lián)規(guī)則和R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

關(guān)聯(lián)規(guī)則（著名的“啤酒和尿布”）是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)和核心技術(shù)之一，本講將著重圍繞經(jīng)典的Apriori算法和eclat算法，闡明關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持、置信和提升程度與控制，使用R語(yǔ)言快速完成關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。

主要案例：

案例：使用R語(yǔ)言關(guān)聯(lián)規(guī)則方法幫助數(shù)據(jù)挖掘分析方案；

第四講：回歸決策分析和R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

回歸是數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典方法，其原理容易被理解。

主要案例：

案例：進(jìn)行回歸分析并完成相關(guān)目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)；