1、免费重修；
       2、课程结束后,授课老师留联系方式,保障培训效果,免费技术支持。
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1 基础数据分析知识，包括一些概率统计里的概念、术语，和基本统计量的计算方法等。
2 一些常用的数据分析和数据挖掘算法，以及有关的各种领域里的实际应用案例分析
3 世界最流行的开源数据分析软件R及其编程方法
4 数据展现，介绍R及其强大的图表功能

第1部份 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部份 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部份 数据展现1：基本制图函数综述、理解关键制图参数
第4部份 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部份 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部份 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部份 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部份 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部份 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部份 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部份 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部份 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部份 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部份 沿着时间轴前进：时间序列分析，案例：未来股价预测
第15部份 R数据挖掘实际场景综合案例分析及前沿技术