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雷达卡
R语言数据分析展现实务学习资料
(90 Bytes, 需要: RMB 19 元)
第1课 R语言基础：R简介、数据类型介绍、R的数据可视化、常用R包介绍。R集成开发环境
第2课 数据整理：数据的读入输出、控制流、各种图表，常用统计量计算
第3课 数据展现1：基本制图函数综述、理解关键制图参数
第4课 数据展现2：散点图、线图与时间序列谱图，案例：股价走势可视化展现
第5课 数据展现3：柱形图，点图，饼图，直方图，案例：销售数据可视化展现
第6课 数据展现4：箱线图，热力图，等高线，地图，案例：Facebook好友联系图
第7课 预知未来的回归模型1：线性回归模型，案例：网页流量预测
第8课 预知未来的回归模型2：logistic回归，广义线性回归，非线性回归，案例：婚外情频率预测
第9课 预知未来的回归模型3：回归检验与方差分析，案例：上两周周案例的进一步分析优化
第10课 挖掘关联和推荐技术：MINE方法，apriori购物篮分析，案例：超市购物篮分析
第11课 万事皆选择1：分类算法（线性判别法，贝叶斯分类器，决策树，最近邻算法），案例：汽车销量
走势预测，上涨还是下跌？
第12课 万事皆选择2：聚类算法（层次聚类法，谱系图，k平均值法，k中心法），案例：推荐系统
第13课 大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析，案例：业绩综合指标设计
第14课 沿着时间轴前进：时间序列分析，案例：未来股价预测
第15课 R数据挖掘实际场景综合案例分析及前沿技术选讲
[url=]统计建模与R软件.pdf[/url]
[url=][漫画统计学之因子分析].pdf[/url]
[url=][漫画统计学之回归分析].pdf[/url]
[url=]R_Graph_Cookbook.pdf[/url]
[url=]R_Graphics_Cookbook代码和数据.zip[/url]
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