曙海教學(xué)優(yōu)勢
本課程,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì),以項目實現(xiàn)為導(dǎo)向,面向企事業(yè)項目實際需要,老師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗、技巧。課程可定制,線上/線下/上門皆可,熱線:4008699035。
曙海培訓(xùn)的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)30萬+。曙海培訓(xùn)的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。
本課程介紹大數(shù)據(jù)分析工具R語言。講解R語言軟件和R語言數(shù)據(jù)分析,處理技術(shù)。從R語言基本概念開始,介紹計算機(jī)向量計算和R語言向量化函數(shù)。了解R語言的數(shù)據(jù)提取和R語言的數(shù)據(jù)處理,以及R語言在大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計中的實踐。包括將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表,數(shù)據(jù)報表制作技術(shù)。
學(xué)完本課程后,學(xué)員可以: 1、大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘和分析基本原理。 2、R語言安裝,配置和腳本的編寫 3、了解列表,數(shù)據(jù)幀等R語言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 4、學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)源的交互,重構(gòu)和操作數(shù)據(jù),執(zhí)行數(shù)據(jù)集合并,分離和聯(lián)合。 5、學(xué)習(xí)向量計算和數(shù)組計算等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)運(yùn)算 6、學(xué)習(xí)使用R語言的數(shù)據(jù)可視化功能,創(chuàng)建數(shù)據(jù)報表。 7、學(xué)習(xí)使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和匯總 8、學(xué)習(xí)常用的數(shù)據(jù)測試方法
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一、R語言基礎(chǔ)
1.大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
2.R語言概述
3.R語言的下載,安裝和配置
4.包的概念,引用程序包
5.學(xué)習(xí)路徑和幫助的獲取
6.工作空間的概念
7.輸入輸出
8.批處理和數(shù)據(jù)集
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二、R 語言讀寫文件
1.讀、寫數(shù)據(jù)文件
2.從Excel表中載入數(shù)據(jù)
3.讀取純文本文件數(shù)據(jù)
4.讀取其它統(tǒng)計軟件中的數(shù)據(jù)
5.訪問數(shù)據(jù)庫
6.寫數(shù)據(jù)文件
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三、使用數(shù)組和矩陣處理數(shù)據(jù)
1.數(shù)據(jù)處理方法概述
2.生成數(shù)組或矩陣
3.下標(biāo)運(yùn)算
4.數(shù)組和矩陣的運(yùn)算應(yīng)用(含函數(shù)應(yīng)用)
5.列表與數(shù)據(jù)框的編輯
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四、R 語言的函數(shù)定義和語句處理
1.R語言中的函數(shù)概述
2.構(gòu)造循環(huán)解決實際問題
3.零和空的使用技巧
4.控制流
5.自定義函數(shù)
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五、數(shù)據(jù)集的處理
1.數(shù)據(jù)集概念
2.多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.數(shù)據(jù)的輸入
4.數(shù)據(jù)集的標(biāo)注
5.處理數(shù)據(jù)對象的函數(shù)
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六、R語言作圖
1.使用圖形
2.圖形參數(shù)
3.Plot函數(shù)
4.多種作圖函數(shù)
5.圖形屬性
6.圖形的組合
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七、基本數(shù)據(jù)管理
1.變量的定義和使用
2.類型轉(zhuǎn)換
3.數(shù)據(jù)排序
4.數(shù)據(jù)集合并
5.數(shù)據(jù)集中的子集定義和獲取
6.SQL語句的使用
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八、高級數(shù)據(jù)管理
1.字符串處理函數(shù)
2.數(shù)值處理函數(shù)
3.在數(shù)據(jù)處理中使用重復(fù)和循環(huán)
4.在數(shù)據(jù)處理中使用分支
5.重構(gòu),整合數(shù)據(jù)
6.Reshape包的使用
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九、基本統(tǒng)計和分析
1.描述性統(tǒng)計分析
2.幀數(shù)表和列聯(lián)表
3.相關(guān)處理
4.檢驗和t測試
5.組間檢驗
6.回歸
7.方差分析
8.功效分析
9.分析圖形
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十、高級分析和統(tǒng)計一
1.廣義線性回歸模型
2.廣義線性模型和R函數(shù)(正態(tài)、二項等分布族函數(shù))
3.Logistic回歸模型及R語言應(yīng)用實例(含多分類因變量、虛擬變量、計數(shù)模型)
4.數(shù)線性模型及R語言應(yīng)用實例
5.泊松回歸模型及R語言應(yīng)用實例
6.分位數(shù)回歸模型及R語言應(yīng)用實例
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十一、高級分析和統(tǒng)計二
1.主成分和因子分析
2.主成分分析
3.探索性因子分析
4.潛變量模型
5.處理缺失數(shù)據(jù)
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