课课家教育-大数据的分析报告报告材料之r语言实战视频教程

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1、实用标准文案课程目标：课程结合大量的案例，让学习者可以快速掌握数据分析技能，并利用R实现各种数据挖掘模型的建立。学习完本课程，学习者能达到以下目标：1）掌握用R进行数据处理的能力；2）用R进行描述性统计分析和数据图形化；3）缺失值的清洗能力；4）用R语言建立数据挖掘模型；5）用R搭建自己的app等核心技能。适合人群：数据分析师、数据科学家；想了解和学习数据分析和数据挖掘实战的朋友课程介绍：本课程共分为十个章节，详细介绍了如何利用R语言进行数据预处理、数据转换、数据展示、数据建模和数据平台搭建。包括了如何利用R语言进行描述

2、性统计分析、图形化的数据展示、时间序列模型、回归模型、分类模型等的原理介绍及R语言实现，最后介绍shiny包及其使用方法。目录精彩文档实用标准文案第1节1.课程介绍和数据分析基本理论.new00:11:16第2节2.工具介绍及R语言的安装第3节3.获取R的帮助文档及包的安装00:20:36第4节4.其他辅助工具和示例实践00:28:12第5节1.R语言的对象介绍第6节2.数据处理第7节3.实践案例00:04:53第8节1.位置的度量00:25:12第9节精彩文档实用标准文案2.数据离散和分布统计00:16:16第10节3

3、.描述统计量和列联表第11节4.相关性及显著性检验00:13:01第12节1.颜色参数设置第13节2.文字、点、线参数设置00:15:30第14节3.低级绘图函数00:28:15第15节4.高级绘图函数00:20:13第16节1、线性回归理论知识第17节2、简单线性回归和多项式回归精彩文档实用标准文案第18节3、多元线性回归即检验00:29:12第19节4、logistic回归00:18:31第20节1、识别缺失值00:23:01第21节2、探索缺失值模式第22节3、缺失值处理00:33:04第23节1、主成分原理和案例

4、00:26:18第24节2、利用PCA构造股票指数第25节3、因子分析和对应分析00:20:11精彩文档实用标准文案第26节1、聚类分析原理及R语言实现00:31:44第27节2、k-均值和k-中心点聚类案例00:30:00第28节3、层次聚类、密度聚类和EM聚类案例00:24:24第29节1、分类树和回归树简介及案例演示00:46:38第30节2、组合方法：adaboost、bagging和随机森林简介及案例演示00:18:37第31节3、人工神经网络和支持向量机简介及案例演示00:11:51第32节1、quantmo

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