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一、R語法詳解：

R的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之向量、因子的區(qū)別和使用技巧

R的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之矩陣、數(shù)據(jù)框、數(shù)組、列表的區(qū)別和使用技巧

R的控制結(jié)構(gòu)（包括分支結(jié)構(gòu)和循環(huán)結(jié)構(gòu)）、函數(shù)和包、以及向量化計算

二、數(shù)據(jù)組織和整理：

數(shù)據(jù)導(dǎo)入，從多種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)預(yù)處理之缺失值的處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)篩選

三、建立數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計思維和可視化探索：

單變量數(shù)據(jù)特點的描述方法

多變量數(shù)據(jù)特點的描述方法

借助分組發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式

數(shù)據(jù)可視化建立對數(shù)據(jù)的感性認識

四、用回歸預(yù)測未來：

線性回歸的思想，代碼、結(jié)果的詳細解讀；

多項式回歸、多元線性回歸

五、聚類方法：

層次聚類和k-means聚類方法

六、數(shù)據(jù)降維——主成分分析和因子分析：

維度過多會導(dǎo)致哪些問題

用逐步回歸法篩除無用變量

用主成分分析法解決多重共線性問題

用因子分析法獲得有業(yè)務(wù)意義的變量

七、關(guān)聯(lián)規(guī)則：

用關(guān)聯(lián)規(guī)則做購物車分析

八、決策樹：

決策樹算法ID.3、C4.5、CART算法區(qū)別和演示

分類效果的評價方式

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