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大數據分析專題-R語言培訓課程-

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培訓目標：

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

統計學基本原理	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計分析常用的名詞：平均數、眾數、方差、協方差、標準偏差、標準誤測量尺度的應用：名目尺度、順序尺度、區間尺度及比例尺度估計(Confidence Interval, CI)與檢定(P-value) 自由度 9. 統計的假設：常態、同質、獨立 10. 信度效度：表面效度、內容效度、效標效度、建構效度(收斂效度及區別效度
R語言基礎	R簡介、數據類型介紹、R的數據可視化、常用R包介紹。R集成開發環境數據整理：數據的讀入輸出、控制流、各種圖表，常用統計量計算數據展現1：基本制圖函數綜述、理解關鍵制圖參數
R語言數據可視化	數據展現2：散點圖、線圖與時間序列譜圖，案例：股價走勢可視化展現數據展現3：柱形圖，點圖，餅圖，直方圖，案例：銷售數據可視化展現數據展現4：箱線圖，熱力圖，等高線，地圖，案例：Facebook好友聯系圖
Logistic回歸與商業大數據建模	Logistic回歸是商業建模的常用重要數據挖掘方法，本講要講清楚Logistic回歸的建模原理、與多元線性模型的區別、R語言實現過程及回歸診斷注意事項、預測方法和結果解釋，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回歸分析網頁點擊流量案例3：利用Logistic回歸分析婚外情
關聯規則和R語言實現	關聯規則（著名的“啤酒和尿布”）是數據挖掘的基礎和核心技術之一，本講將著重圍繞經典的Apriori算法和eclat算法，闡明關聯規則的支持、置信和提升程度與控制，使用R語言快速完成關聯規則分析。主要案例：案例1：使用R語言關聯規則方法幫助各個超市實現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	決策樹是數據挖掘的經典方法，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?

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