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R语言数据分析实战

难度系数:★★☆☆☆ 课程系列:CDA数据分析师 Level Ⅱ 建模分析师方向

价格 ¥ 399.00
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课程介绍

一、课程背景

大数据时代,数据成为决策最为重要的参考之一,数据分析随着大数据概念的普及而日益得到重视,数据分析行业迈入了一个全新的阶段。 数据分析的软件如雨后春笋般地涌现,其中R软件的发展备受瞩目。R是一个免费开源软件,它提供了首屈一指的统计计算和绘图功能,尤其是大量的统计分析、数据挖掘方面的算法包,使得它成为一款优秀的、不可多得的数据分析工具软件。R是一款非常优秀的统计分析软件,侧重于使用R进行数据的处理、整理和分析,重点讲述了R的数据分析流程、算法包的使用以及相关工具的应用,同时结合大量精选的数据分析问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍,以便使读者能深刻理解R的精髓和灵活、高效的使用技巧。 通过本课程,大家不仅能掌握使用R及相关的算法包来快速解决实际问题,而且能学会从实际问题分析入手,到利用R进行求解,以及对结果进行分析。

 

二、学习目标

本课程主要是面向小白人士,课程将回答为什么要学习数据分析?如何学习数据分析?并且从R语言安装、数据结构探索、R基本语句以及数据可视化、决策树等内容重点剖析14个任务的操作,并在课后有相应作业的布置、修改,使零基础的学员完全掌握R语言,完成数据分析师计划的学习。

 

三、课程对象

市场分析人员,业务分析师,BI工程师

 

四、课程时间

1-2天(7-14小时)

 

五、授课形式

线上录播

 

六、课程纲要

第一章:引言——关于数据分析学习的3个问题
第二章:任务2 R的数据结构探析
第三章:熟悉R的基本语句
第四章:数据可视化——R的基本作图
第五章:数据可视化——R的可视化进阶
第六章:多元线性回归——上市企业盈率的影响因素分析
第七章:主成分分析——上市公司财务数据的主成分分析
第八章: 聚类分析——基于能力指标的基金经理人分类
第九章: 逻辑回归——网贷平台信用风险影响因素与识别
第十章: 决策树 —— 银行贷款风险识别
第十一章: 支持向量机(SVM)——智能投顾方案设计
第十二章: 关联分析——互联网投资标的的智能推荐
第十三章: 神经网络—— P2P网贷的逾期风险识别
第十四章: 朴素贝叶斯与文本分析—— 散户投资者情绪识别

授课教师

讲师(机器学习)

课程特色

视频(33)

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