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          R做數(shù)據(jù)分析及挖掘培訓(xùn)

第一章：統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
第一節(jié)：描述性統(tǒng)計(jì)

1、集中趨勢(shì)

2、離散測(cè)度

第二節(jié)：統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布

1、統(tǒng)計(jì)量

2、分布

3、樣本均值的分布與中心極限定理

4、樣本比例的抽樣分布

5、兩個(gè)樣本均值之差的抽樣分布

6、關(guān)于樣本方差的分布

第三節(jié)：參數(shù)估計(jì)

1、參數(shù)估計(jì)

2、一個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)

3、兩個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)

4、估計(jì)量的求法

5、樣本量的確定

第四節(jié)：假設(shè)檢驗(yàn) ?

1、假設(shè)檢驗(yàn)、個(gè)樣本t檢驗(yàn)

2、配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)、兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)

第五節(jié)：分類(lèi)數(shù)據(jù)分析

1、分類(lèi)數(shù)據(jù)與卡方統(tǒng)計(jì)量

2、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

3、列聯(lián)分析、獨(dú)立性檢驗(yàn)

4、列聯(lián)分析相關(guān)測(cè)量

5、線性回歸

第六節(jié)：矩陣運(yùn)算

1、行列式

2、矩陣及其運(yùn)算

3、矩陣的初等變換與線性方程組

4、向量組的線性相關(guān)性

5、相似矩陣

6、線性空間與線性變化

第二章：R編程基礎(chǔ)
第一節(jié)：R基本知識(shí)

1、準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)對(duì)象

2、運(yùn)算、讀寫(xiě)

第二節(jié)：R基本語(yǔ)句結(jié)構(gòu)及循環(huán)

1、語(yǔ)句結(jié)構(gòu)、創(chuàng)建

2、循環(huán)函數(shù)

第三節(jié)：R數(shù)據(jù)清洗

1、時(shí)間、數(shù)據(jù)清洗

2、數(shù)據(jù)清洗

第四節(jié)：文本對(duì)象處理

1、文本對(duì)象處理

2、正則表達(dá)式

第五節(jié)：R畫(huà)圖

1、基本繪圖，圖像格式

2、ggplot2

3、目前好用的擴(kuò)展

第六節(jié)：R統(tǒng)計(jì)分析

1、參數(shù)估計(jì)

2、假設(shè)檢驗(yàn)

第三章：R數(shù)據(jù)挖掘
第一節(jié)：線性回歸，邏輯回歸，梯度下降，聚類(lèi)，關(guān)聯(lián)規(guī)則，主成分因子分析

第二節(jié)：關(guān)聯(lián)規(guī)則，決策樹(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，貝葉斯，支持向量機(jī)，隨機(jī)森林

第四章：數(shù)據(jù)挖掘案例
第一節(jié)：如何在保險(xiǎn)行業(yè)中使用決策樹(shù)并展示其成果

第二節(jié)：如何在保險(xiǎn)行業(yè)中使用決策樹(shù)并展示其成果

第三節(jié)：如何利用客戶(hù)分群實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)行業(yè)中潛在客戶(hù)的精準(zhǔn)定位（K-means）

第四節(jié)：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過(guò)濾算法的商品個(gè)性化推薦