基于R的數據分析與挖掘培訓
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運用當前世界500強企業或結合行業現實案例進行分享
課程以學員為中心，而非講師為中心，倡導“做中學”
課后設計學員個人行動方案，幫助企業驗證學習效果
管理培訓工具課程包可留在企業重復使用，賦能于人
一、簡介
1.R語言簡介
2.R語言包和編輯器
3.R studio集成開發環境
4.第一個R語言程序
二、數據導入和導出
1.文本文件
2.Excel文件
3.訪問數據庫
三、基本語法
1.R數據類型
a)vector/matrix/dataframe
b)數據引用方式
2.函數和循環
a)常用函數
b)循環語句，分支控制
c)自定義函數
四、數據處理
1.數據清洗
a)缺失值處理策略
b)極端值處理策略
2.數據處理
a)隨機抽樣和分層抽樣
b)排序
c)合并
五、數據特征描繪
1.R圖表概述
2.直方圖、折線圖/平滑曲線、QQ圖、散點
3.條形圖，箱體圖，星狀圖，矩陣圖
六、關聯規則
1.關聯規則的原理及應用
2.關鍵參數
a)Support
b)confidence
c)lift
3.Apriori
4.捆綁銷售的深入分析
七、分類算法及案例
1.概述
2.決策樹（Decision Tree）
a)C&RT
b)C4.5
c)案例：使用決策樹分析客戶響應
3.Logistic回歸和案例
4.神經網絡和案例
5.SVM和案例
八、集成算法
1.Bagging
2.Boosting
3.隨機森林（RandomForest）
a)隨機森林的原理
b)隨機森林案例：利用隨機森林對客戶行為進行分析
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