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         坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。
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  上课地点：【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班）：2024年12月30日
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     质量保障
 

        1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。
 
课程大纲
   
 

 

一、R语法详解：

R的核心数据结构之向量、因子的区别和使用技巧

R的核心数据结构之矩阵、数据框、数组、列表的区别和使用技巧

R的控制结构（包括分支结构和循环结构）、函数和包、以及向量化计算

 

二、数据组织和整理：

数据导入，从多种数据源导入数据

数据预处理之缺失值的处理

数据预处理之数据转换，数据筛选

 

三、建立数据分析的统计思维和可视化探索：

单变量数据特点的描述方法

多变量数据特点的描述方法

借助分组发现数据中的模式

数据可视化建立对数据的感性认识

 

四、用回归预测未来：

线性回归的思想，代码、结果的详细解读；

多项式回归、多元线性回归

 

五、聚类方法：

层次聚类和k-means聚类方法

 

六、数据降维——主成分分析和因子分析：

维度过多会导致哪些问题

用逐步回归法筛除无用变量

用主成分分析法解决多重共线性问题

用因子分析法获得有业务意义的变量

 

七、关联规则：

用关联规则做购物车分析

 

八、决策树：

决策树算法ID.3、C4.5、CART算法区别和演示

分类效果的评价方式

 
 

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