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      R數(shu)據挖(wa)掘(jue)技術-基于R語(yu)言(yan)的(de)數(shu)據挖(wa)掘(jue)和統計(ji)分析(xi)技術培訓(xun)

第一講數(shu)據(ju)挖掘和R簡(jian)介

1.1 數據挖掘

1.2 R語言

1.3 Iris數據集

1.4Bodyfat數據(ju)集

第二講(jiang)數據的導入與導出

2.1 R數據的保(bao)存與(yu)加(jia)載

2.2 CSV文件(jian)的導入與導出(chu)

2.3 通(tong)過ODBC從數(shu)據(ju)庫中(zhong)讀取數(shu)據(ju)

2.4 從Excel中導入與(yu)導出數據

第三講數據可視化展現

3.1 查看數據

3.2 單個變量展現

3.3 多個變量(liang)展(zhan)現

3.4 更多探索

3.5 將圖表保存到文件中

第(di)四(si)講決策樹與隨機森林

4.1 使(shi)用party包構建決策(ce)樹(shu)

4.2 使用rpart包構建決策樹(shu)

4.3 隨機森林

第五講回歸分析

5.1 線性回歸

5.2 邏輯回歸

5.3 廣義(yi)線性回(hui)歸

5.4 非線性回歸

第六講聚類分析

6.1 k-means聚(ju)類

6.2 k-medoids聚類(lei)

6.3 層次聚類

6.4 基于密度(du)的(de)聚類

第七講離群點檢測

7.1 單(dan)變量的離(li)群點檢測

7.2 局部離群點因子檢測

7.3 用聚(ju)類方法進行離群點(dian)檢(jian)測

7.4 時間序列數據(ju)的離群點(dian)檢測

第八講時間序列分析

8.1 R中的時間序列數據

8.2 時間序列(lie)分解

8.3 時間序列預測

8.4 時間(jian)序(xu)列聚類

8.5 時間序列分類

第九講關聯規則

9.1 關聯規則的基本概念

9.2 Titanic數據集

9.3 關聯(lian)規則(ze)挖掘(jue)

9.4 冗余

9.5 解釋規則

9.6 關聯規則(ze)的可視化

第十講社交網絡分析

10.1 詞項網絡

10.2 推文網絡

10.3 雙(shuang)模式網絡

第十一講 R與Hadoop/Spark等大數據技術的融合

1）R/Hadoop數據處理技術介紹

2）SparkR數據處理技術介紹

3）基于(yu)Hadoop/Yarn集群(qun)的應用展望

六、培訓

1，了(le)解(jie)R語言數據挖掘的相關知識。

2，學習R的數(shu)據挖掘核心技術方(fang)法以及應用特征(zheng)。

3，深入(ru)使(shi)用R在(zai)數據挖(wa)掘和分析(xi)中的使(shi)用。

4，了解R與Hadoop、Spark等(deng)技術的融合使(shi)用。