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课程简介

R最吸引人的地方在于它的趣味性，它可以用几行简单的代码生成图表和图以及完成强大的任务功能。同时作为开源工具，目前尚无行业应用限制，方便的拓展性，不仅可以同Python，Java，C，C++等语言进行互调，其他统计软件也大部分均可调用R，如SAS，SPSS statistic等。通过R语言基础、数据提取、数据处理、统计分析、数据建模、数据可视化等体系学习，介绍了R语言及数据分析与挖掘的各个技术细节。通过实际的金融、电信、市场调研、客户关系等案例演练，让学员真正体验数据分析与R语言的魅力。新手完全能够通过本课程学习，成长为优秀的R语言数据分析行家。 

学习目标

  1. 掌握数据分析基础理论和常用分析法，并能结合专业统计软件完成数据分析工作。
  2. 掌握数据分析和数据挖掘高级算法，操作相关软件应用于实际案例。
  3. 将数据分析技能与具体业务结合，在学习工作中独立完成数据分析工作并解决当前问题。
  4. 课程从理论到应用，系统进阶，由浅入深，偏于实际应用

学习对象和基础

  1. 有一定R语言编程基础，想从事机器学习算法应用类岗位
  2. 已工作1-3年，个人发展遭遇瓶颈，希望进阶的的数据分析师
  3. 负责开发业务理解与特征工程的业务数据工程师、算法工程师
  4. 负责应用机器学习算法解决商业分析问题的数据项目经理、数据产品经理
  5. 有数理统计基础最佳

岗位职责

  1. 深入业务，理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，对业务数据指标进行数据监测、业务分析，包含但不限于业务过程和项目运营指标，业务结果指标等；
  2. 业务数据分析体系设计，例如业务数据报表体系、薪酬绩效指标体系，激励分析体系等；
  3. 业务项目专项分析，数据产品需求分析，对接数据产品建设；

任职要求

  1. 本科以上学历，经济学、统计学、计算机等或者数据处理高度相关专业，3-5年数据分析工作经验；
  2. 练使用SQL等数据库查询语言优先, 对数据敏感, 有商业敏感度，具有较强结构化思维、逻辑思维能力, 具备优秀的信息整合和分析能力;
  3. 工作细致、专业、严谨, 有较好的自驱力。

课程内容

第1章: R语言编程基础

  1. R编程语言基础-准备工作
  2. R的语法与数据结构
  3. R语言数据读取
  4. R语言函数与语句结构
  5. R语言基本操作P1
  6. R语言基本操作P2
  7. R语言基本操作P3
  8. R语言基本操作P4
  9. R语言基本操作P5
  10. R数据分析-第一周课件.rar

第2章: MySQL数据库

  1. Windows系统下MySQL 5.7安装教程视频
  2. 序章视频
  3. 数据库操作
  4. 数据表操作
  5. 数据类型
  6. 约束条件
  7. 填充数据
  8. 修改数据表
  9. SQL查询视频
  10. 查询操作符与子查询
  11. 函数
  12. 查询练习
  13. MySQL数据库作业
  14. MySQL资料.rar
  15. MySOL安装macos系统.rar
  16. MySQL常见问题解答
  17. MYSQL社区版5.7.11.0.msi

第3章: 统计学

  1. 数据分析简介1
  2. 数据分析简介2
  3. 描述性统计——集中趋势
  4. 描述性统计——离散程度度量
  5. 描述性统计——离散系数、偏态与峰态系数
  6. 描述性统计（EXCEL） 
  7. 描述性统计分析习题
  8. 描述性统计习题视频
  9. 统计量及其抽样分布
  10. 概率论基础
  11. 统计量及其抽样分布习题
  12. 统计学的概率论基础.pdf
  13. 统计量与抽样分布习题
  14. 基本概念
  15. 估计量评价
  16. 单个总体的区间估计
  17. 单个总体的比例方差_两个总体_样本量估计
  18. EXCEL计算分位数
  19. 参数估计习题
  20. 参数估计习题视频
  21. 概念和均值
  22. 比例方差
  23. 假设检验习题
  24. 假设检验习题视频
  25. 方差分析的基本原理
  26. 方差分析的三种类型
  27. 方差分析的EXCEL操作
  28. 作业题1
  29. 作业题2
  30. 方差分析 习题视频
  31. 统计学课件.rar

第4章: R语言数据分析

  1. R读取数据与数据库介绍
  2. SQL语言基础与数据整合
  3. 描述性统计分析基础
  4. FRM部分练习
  5. 随机抽样知识
  6. 统计推断P1
  7. 统计推断P2
  8. 资料汇总.zip
  9. 补充资料
  10. 主成分分析方法
  11. 因子分析
  12. 层次聚类分析P1
  13. K均值聚类方法
  14. 对应分析与多维尺度分析
  15. 线性回归分析P1
  16. 线性回归分析P2
  17. 线性回归分析P3
  18. 逻辑回归做流失预警P1
  19. 逻辑回归做流失预警P2
  20. r.zip
  21. 时间序列分析方法P1
  22. 时间序列分析方法P2
  23. 时间序列分析方法P3
  24. 时间序列分析方法P4
  25. R语言.zip
  26. 时间序列分析P5
  27. 个税预测案例-p1
  28. 个税预测案例-P2

第5章: R语言数据可视化

  1. 常用图表函数简介及使用
  2. ggplot软件包简介及使用1
  3. ggplot软件包简介及使用2
  4. ggplot软件包简介及使用3
  5. lattice软件包简介及使用1
  6. lattice软件包简介及使用2
  7. 中级统计描述
  8. 统计描述交叉表
  9. 可视化资料.zip