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Ansys和Matlab培訓課程班

大數(shù)據(jù)分析專題-R語言培訓課程-

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曙海教學優(yōu)勢

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培訓目標：

掌握數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析原理
了解常見的挖掘算法分類，聚類等
R語言基礎深入掌握
R 語言環(huán)境下的聚類分析，決策樹與隨機森林，邏輯回歸，聚類。

統(tǒng)計學基本原理	何謂研究常見的研究名詞:概念性架構、模型、操作型定義、變量、命題與假設問卷設計原則與操作研究中常見的變量：自變量、依變量、中介變量、干擾變量及控制變量統(tǒng)計分析常用的名詞：平均數(shù)、眾數(shù)、方差、協(xié)方差、標準偏差、標準誤測量尺度的應用：名目尺度、順序尺度、區(qū)間尺度及比例尺度估計(Confidence Interval, CI)與檢定(P-value) 自由度 9. 統(tǒng)計的假設：常態(tài)、同質(zhì)、獨立 10. 信度效度：表面效度、內(nèi)容效度、效標效度、建構效度(收斂效度及區(qū)別效度
R語言基礎	R簡介、數(shù)據(jù)類型介紹、R的數(shù)據(jù)可視化、常用R包介紹。R集成開發(fā)環(huán)境數(shù)據(jù)整理：數(shù)據(jù)的讀入輸出、控制流、各種圖表，常用統(tǒng)計量計算數(shù)據(jù)展現(xiàn)1：基本制圖函數(shù)綜述、理解關鍵制圖參數(shù)
R語言數(shù)據(jù)可視化	數(shù)據(jù)展現(xiàn)2：散點圖、線圖與時間序列譜圖，案例：股價走勢可視化展現(xiàn) 數(shù)據(jù)展現(xiàn)3：柱形圖，點圖，餅圖，直方圖，案例：銷售數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn) 數(shù)據(jù)展現(xiàn)4：箱線圖，熱力圖，等高線，地圖，案例：Facebook好友聯(lián)系圖
Logistic回歸與商業(yè)大數(shù)據(jù)建模	Logistic回歸是商業(yè)建模的常用重要數(shù)據(jù)挖掘方法，本講要講清楚Logistic回歸的建模原理、與多元線性模型的區(qū)別、R語言實現(xiàn)過程及回歸診斷注意事項、預測方法和結(jié)果解釋，讓學員徹底地掌握Logistic回歸解決問題的R語言方法。主要案例：案例2：利用Logistic回歸分析網(wǎng)頁點擊流量案例3：利用Logistic回歸分析婚外情
關聯(lián)規(guī)則和R語言實現(xiàn)	關聯(lián)規(guī)則（著名的“啤酒和尿布”）是數(shù)據(jù)挖掘的基礎和核心技術之一，本講將著重圍繞經(jīng)典的Apriori算法和eclat算法，闡明關聯(lián)規(guī)則的支持、置信和提升程度與控制，使用R語言快速完成關聯(lián)規(guī)則分析。主要案例：案例1：使用R語言關聯(lián)規(guī)則方法幫助各個超市實現(xiàn)商品的最佳捆綁銷售方案（即“購物籃”分析）；
決策樹（回歸樹）分析和隨機森林R語言實現(xiàn)	決策樹是數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典方法，其原理容易被理解。本講主要講授兩種最為普遍的決策樹算法：CART和C4.5算法，使用rpart和J48函數(shù)進行R語言分析。主要案例：案例1：對汽車銷量走勢預測
R語言聚類算法	在機器學習中，聚類算法包括，層次聚類法，譜系圖，k平均值法，k中心法是非常重要的算法模塊主要案例：案例1：推薦系統(tǒng)?

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