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课程大纲
   
 

  • 课程详细介绍

    R语言基础

    1.1 基础语法入门

    * 什么是 R

    * 如何学习 R

    * 如何得到帮助，相关资源和书籍

    * RStudio，扩展包，工作空间

    * 数据对象

    * 向量化操作

    * 函数和控制语句

    摘要：讲解Ｒ的基本操作知识，了解Ｒ的特点、资源获取方式，并掌握基本的程序编写

    案例和练习：使用Ｒ语言完成若干欧拉项目(euler project)

     

    1.2 数据获取

    * 本地文档的读写

    * 连接数据库

    * Web数据抓取

    * API数据源

    * 其它数据资源

    摘要：Ｒ语言如何从各种方式读取数据，通过基本的WEB知识进行网页抓取，连接数据库，通过sql语句调用数据，从本地读取excel等各种文件数据。

    案例和练习：使用网页抓取和API获得豆瓣网站上的数据。

     

    1.3 数据整理 

    * 数据变换

    * 数据重塑

    * 拆分合并

    * 汇总数据

    * 字符串操作

    * 日期操作

    摘要：讲解Ｒ语言如何操作数据，能对数据进行自由的操作转换，特别是对于字符串和日期的操作处理。

    案例和练习：分析NBA数据，判断金融市场中的一月效应，找出ＱＱ群中的话唠

     

    1.4 数据可视化 

    * R 语言中的可视化函数

    * 单变量的特征

    * 比例的构成

    * 多变量的关系

    * 展现时间的变化

    * 地理信息

    摘要：讲解Ｒ语言中基础绘图函数和高级绘图包的使用，理解可视化探索的各种方法

    案例和练习：使用图形来对之前的NBA数据进行分析

     

    R数据挖掘(一)

    2.1 数据挖掘工业流程

     

    摘要：讲解数据挖掘的主要任务，各挖掘方法的简要介绍和应用场景，典型的工作流步骤，以及R和数据挖掘之间的关系。

     

    2.2 先修统计知识 

    * 描述统计

    * 推断统计

    * 统计模拟计算

    摘要：讲解必要的统计学知识，了解各种概率分布、统计描述函数，以及学习假设检验的原理和应用

    案例和练习：报摊进货决策

     

    2.3 挖掘预处理 

    * 数据的类型

    * 数据的可能问题

    * 数据预处理的方法

    摘要：讲解分析前的数据处理工作，包括如何识别数据中可能的问题，如数据缺失和数据噪声，如何解决这些问题。

     

    2.4 线性回归

    * 简单线性回归

    * 回归诊断

    * 多元回归

    * 非参数回归

    摘要：讲解最经典的回归分析方法，即对连续数值进行预测，学习其基本原理和前提假设，以及如何在R中实施回归

    案例和练习：葡萄酒的定价分析

     

    2.5 logistic回归

    * logstic回归原理

    * 实现原理

    * 输出解释

    摘要：讲解logistic回归，即对离散的类别数据进行预测，了解系数解释和模型的意义

    案例和练习：是否能升入大学的数据预测

     

    2.6 模型评价 

    * 回归模型评价

    * 分类模型评价

    * underfit和overfit

    摘要：讲解如何对分类模型和回归模型进行评价，学习过度拟合与拟合不足的区别，并如何规避这些陷阱

    第三天：R数据挖掘(二)

    3.1 K近邻方法 9:00-10:00

    * 最近邻分类器原理

    * 各种距离的定义

    * 使用KNN对乳腺癌数据分析

    摘要：学习KNN分类方法的原理和实现过程，它的优点缺点，以及如何在R中的函数应用

     

    3.2 决策树方法和集成学习 10:00-12:00

    * 理解决策树算法

    * 决策树和回归的结合

    * 随机森林

    * 提升算法

    摘要：学习决策树分类器，以及在其基础上的装袋算法、提升算法、随机森林

     

    3.3 K均值聚类 13:00-14:00

    * K-means聚类

    * 改进算法

    * K的选择

    摘要：学习用kmeans来进行无监督学习，了解其原理和改进方法，并了掌握如何选择关键参数

    案例和练习：对青少年群体进行分群

     

    3.4 推荐算法 14:00-15:00

    * 协同过滤算法简介

    * 奇异值分解

    摘要：介绍基本的协同过滤方法，并使用奇异值分解来避免高维问题

     

    3.5 文本挖掘入门 15:00-17:30

    * 文本挖掘的基础术语

    * 朴素贝叶斯方法

    * 文本挖掘案例：垃圾邮件过滤、红楼梦文本分析、航空公司满意度分析
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