叶梓老师数据分析与数据挖掘-培训提纲

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第一天上午：统计分析原理

1、统计基础

2、 R语言基础知识

3、 R语言数据类型

4、描述性统计

5、随机变量与概率密度分布

6、定性相关分析

7、定量相关分析

8、回归分析：多元线性回归

9、回归分析：logistics回归

10、 R语言实现的回归分析

第一天下午：统计分析与数据仓库

1、方差分析：单变量方差分析

2、方差分析：多变量方差分析

3、 R语言实现的方差分析

4、假设检验

5、 R语言实现的假设检验

6、多维分析：度量与维度

7、多维分析：事实表与维度表

8、多维分析：星型模型与雪花模型

9、可视化表达基础

10、可视化工具

第二天上午：数据挖掘方法-1

1、基本概念

2、特征提取

3、预测分析模型：ARIMA

4、用R语言实现的ARIMA分析

5、决策树模型

6、用R语言实现的决策树案例

7、精确率、召回率与F1

8、监督学习和无监督学习

第二天下午：数据挖掘方法-2

1、聚类分析

2、用R语言实现的聚类分析案例

3、关联规则

4、用R语言实现的关联规则案例

5、神经网络

6、用R语言实现的神经网络案例

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