【原创总结】用R进行数据挖掘练习题

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RT。本人自己制作的练习题，参考书是经管之家主编的《用商业案例学R语言数据挖掘/CDA数据分析师》


资料部分内容截图如下：

这本书的介绍：

***章 商业数据分析基础
1.1 商业数据分析的本质
1.2 商业数据分析中心的建设
第2章 数据分析的武器库
2.1 数据挖掘简介
2.2 R语言简介
2.3 R与RStudio的***和安装
2.4 在RStudio中安装包
2.5 练习题
第3章 R语言编程
3.1 R的基本数据类型
3.2 R的基本数据结构
3.3 R的程序控制
3.4 R的函数
3.5 R的日期与时间数据类型
3.6 在R中读写数据
3.7 练习题
第4章 R描述性统计分析与绘图
4.1 描述性统计分析
4.2 制图的步骤
4.3 R基础绘图包
4.4 ggplot2绘图
4.5 练习题
第5章 数据整合和数据清洗
5.1 数据整合
5.2 R中的高级数据整合
5.3 R中的抽样
5.4 R的数据清洗
5.5 练习题
第6章 统计推断基础
6.1 基本的统计学概念
6.2 假设检验与单样本t检验
6.3 双样本t检验
6.4 方差分析（分类变量和连续变量关系检验）
6.5 相关分析（两连续变量关系检验）
6.6 卡方检验（二分类变量关系检验）
6.7 练习题
第7章 客户价值预测：线性回归模型与诊断
7.1 相关性分析
7.2 线性回归
7.3 线性回归诊断
7.4 正则化方法
7.5 练习题
第8章 Logistic回归构建初始信用评级
8.1 Logistic回归的相关关系分析
8.2 Logistic回归模型及实现
8.3 *大熵模型与极大似然法估计
8.4 模型评估
8.5 练习题
第9章 使用决策树进行信用评级
9.1 决策树建模思路
9.2 决策树算法
9.3 在R中实现决策树
9.4 组合算法（Ensemble Learning）
9.5 练习题
***0章 神经网络
10.1 神经元模型
10.2 人工神经网络模型
10.3 单层感知器
10.4 BP神经网络
10.5 RBF神经网络
10.6 神经网络设计与R代码实现
10.7 练习题
***1章 分类器入门：*近邻域与贝叶斯网络
11.1 分类器的概念
11.2 KNN算法
11.3 朴素贝叶斯
11.4 贝叶斯网络
11.5 练习题
***2章 高级分类器：支持向量机
12.1 线性可分与线性不可分
12.2 线性可分支持向量机
12.3 线性支持向量机
12.4 非线性支持向量机
12.5 R中的支持向量机
12.6 练习题
***3章 连续变量的维度归约
13.1 维度归约方法概述
13.2 主成分分析
13.3 因子分析
13.4 奇异值分解
13.5 对应分析和多维尺度分析
13.6 练习题
***4章 聚类
14.1 聚类分析概述
14.2 聚类算法逻辑
14.3 层次聚类
14.4 k-means聚类
14.5 基于密度的聚类
14.6 聚类模型的评估
14.7 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）
14.8 客户分群
14.9 练习题
***5章 关联规则与推荐算法
15.1 长尾理论
15.2 关联规则
15.3 序贯模型
15.4 推荐算法与推荐系统
15.5 练习题
***6章 时间序列建模
16.1 认识时间序列
16.2 简单时间序列分析
16.3 平稳时间序列分析ARMA模型
16.4 非平稳时间序列分析ARIMA模型
***7章 特征工程（Feature Engineering）（博文视点官方网站***）
17.1 特征工程概述
17.2 数据预处理（Data Preprocessing）
17.3 特征构造（Feature Construction）
17.4 特征抽取（Feature Extraction）
17.5 特征选择（Feature Selection）
***8章 R文本挖掘（博文视点官方网站***）
18.1 文本挖掘
18.2 文本清洗
18.3 中文分词与文档模型
18.4 文本的特征选择及相关性度量
18.5 文本分类
18.6 主题模型
18.7 综合案例
附录A 数据说明（博文视点官方网站***）


因为是本人原创的资料，整理了很久，所以收一点幸苦费。

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2018-10-17 15:38:38 上传

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