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《R语言数据分析与挖掘》(微课版) 第1章R语言数据分析概述 Rstudio安装及R语法初步认识

《R语言数据分析与挖掘》(微课版)
共131节 881人在学 课程详情
课程目录
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  • 第1章R语言数据分析概述

    • 《R语言数据分析与挖掘(微课版)》课程大纲介绍
    • 数据分析流程讲解
    • R语言的简介与安装
    • Rstudio安装及R语法初步认识
  • R语言数据操作基础

    • 数据类型判断及转换
    • 日期类型数据处理函数介绍
    • 日期或时间格式处理函数format详解
    • R语言数据对象概述
    • 向量的创建
    • 向量化运算详解
    • 生成序列seq和rep函数详解
    • 向量索引
    • 矩阵和数组详解
    • 因子详解
    • 列表和数据框详解
    • 基本文本处理函数概述
    • 基本字符操作函数讲解
    • 字符串链接函数介绍
    • 字符串匹配函数讲解
    • 常用正则表达式转义符介绍
    • 字符串提取函数substr和substring函数详解
    • 字符串替换函数sub和gsub及拆分函数strsplit详解
    • stringr扩展包概述
    • stringr包-字符串计算及排序函数详解
    • stringr包-英文字母大小写转换函数
    • stringr包-字符串拼接、去空格、提取函数详解
    • stringr包-拆分函数和匹配函数讲解
  • R语言数据读写

    • R语言数据读写概述
    • 文本文件读写-read.table()函数详解
    • 文本文件读写-readLines()函数概述
    • 文本文件读写-read包read_csv()函数详解
    • 文本文件读写-data.table包fread()函数详解
    • Excel文件读写-常用方法概述
    • Excel文件读写-xlsx包的安装
    • Excel文件读写-xlsx包的write.xlsx和read.xlsx函数介绍
    • Excel文件读写-xlsx包R操作Excel文件详解
    • Excel文件读写-read.xlsx案例演示
    • Excel文件读写-XLConnect包详解
    • Excel文件读写-openxlsx包详解
    • Excel文件读写-readxl包讲解
    • 数据库文件读写两种方式概述
    • RODBC环境配置及包安装演示
    • 利用RODBC包操作Mysql案例讲解
    • RMySQL包的安装和使用案例讲解
  • 数据基本管理

    • 数据基本管理常用方法概述
    • 数据去重-unique和distinct函数讲解
    • 数据排序-order、sort和arrange函数讲解
    • 数据筛选-subset和filter函数讲解
    • 数据合并-rbind、cbind和bin_rows、bin_cols函数讲解
    • 数据关联-merge函数和full_join函数详解
    • 数据转换-transform和mutate、transmute函数讲解
    • 融合重铸-长数据和宽数据转换详解
    • 数据聚合-描述统计及分组统计详解
  • 数据预处理

    • 数据抽样-类失衡处理方式:SMOTE方法及R语言实现
    • 数据随机抽样-sample函数详解
    • 等比例抽样creatDataPartition函数和K折交叉抽样creatFolds函数讲解
    • 缺失值判断及处理详解
    • 异常值判断及处理讲解
    • 数据变换-数据分箱和数据标准化讲解
    • 数据哑变量处理-dummyVars函数讲解
  • R语言重要绘图技术

    • 低级绘图函数-图例legend及网格线grid函数讲解
    • 低级绘图函数-点point及文字text函数讲解
    • 低级绘图函数-线lines及abline函数讲解
    • 高级绘图函数概述
    • 高级绘图函数-散点图、散点图矩阵、高密度散点图、气泡图讲解
    • 高级绘图函数-线图、柱状图、直方图和箱线图讲解
    • R语言基础绘图概述
    • 颜色参数设置及主题函数讲解
    • 颜色要素-RColorBrewer扩展包讲解
    • 图像三要素-文字元素讲解
    • 图像三要素-点线元素讲解
    • 低级绘图函数-标题title函数讲解
    • 低级绘图函数-坐标轴axis函数讲解
  • 高级绘图工具

    • ggplot2绘图工具介绍
    • qplot()函数详解
    • ggplot()函数绘图详解
    • ggplot2扩展包ggthemes和ggExtra包介绍
    • recharts包介绍及安装
    • recharts使用案例详解
    • rbokeh包介绍
    • plotly包介绍
  • 聚类分析

    • 聚类算法概述
    • 聚类距离度量方法及案例介绍
    • 层次聚类算法原理及凝聚层次聚类和分裂层次聚类案例讲解
    • 聚类树形图可视化-factoextra包详细讲解
    • 聚类树形图可视化-利用dendextend包调整树形图可视化
    • 聚类树形图可视化-利用dendextend包对不同树形图进行比较
    • K-means聚类算法原理及案例实现详解
    • K-中心点聚类算法原理及案例详解
    • 密度聚类原理及R语言实现案例详解
    • 集群评估及验证讲解
  • 理解线性回归

    • 理解线性回归
    • 简单线性回归原理及自定义函数实现
    • 线性回归模型lm()函数及案例详解
    • 线性回归模型诊断及预测
    • 利用MASS包boxcox函数寻找指数变换最优值讲解
    • 多项式回归及稳健线性回归讲解
    • 多元线性回归及自变量有定性变量回归讲解
    • 逐步回归与多重共线性讲解
    • 线性回归正则化必要性和岭回归和Lasso回归概述
    • glmnet包介绍及案例演示
    • 线性回归正则表达式综合案例讲解
    • 逻辑回归基本原理介绍
    • 逻辑回归R语言实现及案例讲解
  • 决策树

    • 决策树概述
    • 决策树常用算法及ID3算法原理讲解
    • 手动实现ID3算法实现案例详解
    • C4.5算法基本原理及自定义函数实现
    • CART算法基本原理及案例实现讲解
    • 决策树的R语言实现概述
    • C5.0案例之模型创建、规则解读及可视化详解
    • C5.0案例之使用boosting提升模型性能及使用代价矩阵提升查全率
    • CART案例-分类树构建及预测
    • CART案例-回归树构建及预测
    • CART案例-剪枝案例讲解
    • 条件推理决策树案例讲解
    • 绘制决策边界讲解
  • 神经网络与支持向量机

    • 理解人工神经网络
    • 神经网络的R语言实现
    • 基于神经网络进行类别预测-nnet和neuralnet扩展包实现
    • 基于AMORE包和RSNNS包进行神经网络进行预测案例讲解
    • 理解支持向量机
    • 支持向量机的R语言实现
    • 线性可分的支持向量机分类预测-建模、绘制决策边界、软间隔及数据标准化
    • 基于支持向量机进行类别预测-线性不可分案例讲解
    • 使用tune.svm()函数选择最优支持向量机的参数组合
  • 模型性能评估

    • 数值预测评估方法及代码实现
    • 概率预测评估方法-混淆矩阵及相关指标详解
    • 概率预测评估方法-ROC曲线原理及自定义函数实现案例讲解
    • 概率预测评估方法-KS曲线和累计提升图
    • 模型参数优化
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    馈,我们将及时处理!

    课时介绍

    虽然现在有很多可用的IDE,但是现在最好用的应该是Rstudio,它是专门用于R语言环境的IDE。Rstudio可用于Windows、Mac和Linux,并且可以在Linux环境中安装Rstudio- Server,它允许用户通过一个Web浏览器的标准Rstudio界面来对RStudio进行多人协同操作。

    课程介绍

    【为什么要学习本门课程】

    本序列视频由浅入深、内容丰富、全面系统地介绍了R语言基础知识和使用R语言进行数据可视化、数据分析与挖掘的方法。而且能学会从实际问题分析入手,应用R语言来解决商业数据分析的问题。

    【课程特点】

    1.        基于R语言

    本系列视频之所以采用R语言,是因为它具有强大的图形展示和统计分析功能,可免费使用和更新并具有大量的可随时加载的有针对性的扩

    2.        理论与应用结合

    本系列视频详细地介绍了R语言在数据处理、数据可视化和数据分析与挖掘中的应用,侧重于理论与应用相结合,实例丰富且通俗易懂。本书以问题为导向,通过问题来介绍R语言的使用方法。

    3.        案例丰富且实用性强

    本系列视频案例丰富,有很强 的针对性。各章详细介绍了R语言下案例的具体操作过程,学者只需按照视频中步骤一步步操作,就能掌握数据分析能力,解决实际工作问题。

    【主题大纲&设计思路】

    第1章:R语言数据分析概述

    第2章:R语言数据操作基础

    第3章:R语言数据读写

    第4章:数据基本管理

    第5章:数据预处理

    第6章:R语言重要绘图技术

    第7章:高级绘图工具

    第8章:聚类分析

    第9章:理解线性回归

    第10章:决策树

    第11章:神经网络与支持向量机

    第12章:模型性能评估

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