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课程目录:" b0 L" y7 x4 a! @
代码和数据.zip
- F1 Q3 m A8 D! t, h, A01.第01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# W8 F& D2 A5 v8 |/ A% _4 G) `
02.第02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2 o2 K! D' C4 u
03.第03课 数据展现1:基本制图函数综述、理解关键制图参数7 _. Q6 u+ Y, u/ } }8 I% C3 @2 b8 b
04.第04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! [ y- B) Q9 x" J+ o, w
05.第05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
* |' F# C, Y! C- D8 f7 \06.第06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: u% d1 C. |- Y C4 H
07.第07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" F, Q% A) r" [- J9 h0 ^& N0 ?
08.第08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$ j" U+ K$ m) g4 h
09.第09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 {$ e: ]. ?7 v9 b) \1 v$ w$ x) t
10.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
- E6 j w1 g d# T5 i. `11.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! m6 |+ Z! B1 Q0 w
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. ]- \2 E9 n! |9 H" K4 R
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
4 _8 t) C6 o; v, u8 M8 x14.第14课 沿着时间轴前进:时间序列分析,案例:未来股价预测$ k# F% c% A1 v% n/ W+ ]. l
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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