R语言数据分析挖掘实战

jekey100 · 发表于 2019-4-28 11:29

课程介绍〗:7 M) }% `6 S7 u1 h3 Q* R. _  n
      适用人群：
            零基础或者有一定基础的R语言爱好者，想要学习统计、数据分析、数据挖掘知识的同学！' I6 Q( _1 {/ |% F

      【可以学到什么】
            1、R语言基础数据结构、函数、包；2 A7 h9 c" @) L* s
            2、R语言基础编程思想；5 [# |$ N: t- U+ ~1 r2 _
            3、可视化绘图；& a$ y( U/ x  E( ]
            4、概率统计原理与编程实现；3 _, f; ~" O8 w4 Q6 x) z
            5、统计分析方法；
            6、R语言正则表达式；4 m4 u2 m) G  S6 E! d0 B, c
            7、爬虫；
            8、构建模型；
            9、数据挖掘算法；
            10、数值算法：最小二乘法、梯度下降算法；4 d' d. Q8 _1 A1 p* d

      【温馨提示】) b1 \( @- D. F$ a$ E
            如果发现声音较小，建议调大音量，一般45%正适合；
            如果发现不清晰，建议调节清晰度，一般超清正适合；
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      【门槛低】. [* h" ?8 A9 ~. D
            R语言简单易学，不管你是数据分析人员，学习R这个工具，还是转行做数据分析，想学R这一利器，都能学到工作需要或者自己想要的东西。5 C( i7 \1 X' Y* Q

      【学习程度】
      学会之后，可以为90%的数据挖掘提供解决方案！1 d# Y% }3 n$ o8 m3 Q6 N
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〖课程目录〗:4 j+ w2 ~4 w+ g& R/ t' s% Z
      课时1 介绍与环境
      课时2 向量
      课时3 字符串操作
      课时4 矩阵操作
      课时5 矩阵操作二
      课时6 数组2 u6 m1 C( b- H# q/ |8 P- x) Y7 O' W
      课时7 列表
      课时8 数据框
      课时9 因子
      课时10 逻辑运算
      课时11 R的表
      课时12 基本运算
      课时13 三角运算- F& t' w: F7 Z# S& R* E/ L& i
      课时14 解方程5 [% }* t1 _  U( n) Z
      课时15 for循环- B2 z3 p8 V& g& ], T- w. {! q4 l4 q
      课时16 while循环1 o5 y$ @4 @5 J, v
      课时17 repeat循环2 f5 w2 T+ K9 C: ?- D
      课时18 函数基本知识
      课时19 管道函数
      课时20 函数递归
      课时21 包2 j& ?1 a3 h5 v3 j
      课时22 帮助% d8 P# x$ f1 ?' s. Q
      课时23 基本可视化绘图
      课时24 qplot()作图
      课时25 批量生成、保存图片
      课时26 txt文件读取' ^3 s( `2 F; g4 z9 B: d2 \
      课时27 txt文件写入# a2 K: Y: }0 _2 s* V
      课时28 csv文件* T3 [; K/ y! {& S0 A
      课时29 xlsx文件
      课时30 sample用法
      课时31 排序函数6 x) ]/ g: l% {( T: {5 D! P
      课时32 apply函数
      课时33 随机数
      课时34 一行代码找出重数6 v* e! v6 G9 P* L2 A5 ]
      课时35 source的妙用5 T0 k- B% t* D% J
      课时36 自带数据集大汇总8 n3 S0 O- e( @0 f) N! m( O3 F0 [
      课时37 数据转换* T. Y# B6 D& a  M& _% x
      课时38 R代码调试0 a3 M4 y- D3 R8 C0 E
      课时39 数据探索
      课时40 缺失值处理
      课时41 数据标准化4 d$ S  r; E" n; p8 o% m% I
      课时42 线性回归
      课时43 多元线性回归
      课时44 主成分分析  H# `" x. U- p) e
      课时45 正则表达式1: R8 Z( r/ n  f
      课时46 正则表达式2( A) w" F2 R' d: M
      课时47 Rwordseg用法. o9 T7 L+ g# T& |
      课时48 jieba分词
      课时49 前程无忧网站分析1 Y! f' y$ h; ?/ {9 Q$ Q
      课时50 爬取所有大类职位
      课时51 解决局部变量问题
      课时52 神经网络原理简介
      课时53 自己动手写神经网络. ]' p( Y3 p+ Q& b9 X$ }- I
      课时54 bp神经网络" d7 c5 J2 U( A8 e0 L; Z8 U
      课时55 R语言与神经网络
      课时56 kmeans算法; B4 D/ O- a% |3 T1 e/ a
      课时57 协同过滤推荐算法$ A2 e1 t! {6 I2 e( {# x
      课时58 决策树理论与手动计算一颗树
      课时59 R语言与决策树
      课时60 关联规则原理趣讲与应用介绍
      课时61 R语言与关联规则

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