叶梓老师 数据分析与数据挖掘-培训提纲
2018-12-27 10:30
423 查看
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
相关文章推荐
- 叶梓老师 大数据机器学习培训提纲
- 加米谷:大数据分析挖掘培训课程,数据分析挖掘应该从哪里开始学习
- 叶梓老师 机器学习与深度学习培训提纲
- “大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘(含Spark、Storm和Docker应用介绍)”培训
- 金融数据分析与挖掘具体实现方法 -2
- 数据挖掘与数据分析
- 数据分析与挖掘的企业应用路…
- 统计分析与数据挖掘所涉及的应用领域探讨
- 数据分析、数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习和人工智能概念区别(入门级别)
- 数据挖掘领域顶级会议期刊和分析
- Python数据分析与挖掘实战(Pandas,Matplotlib常用方法)
- 工具推荐 | 分析大数据最需要的Top 10数据挖掘工具
- cocos2d-x3.0中数据类型vector,map和value的分析和挖掘
- 数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析
- python数据分析与挖掘学习笔记(3)_小说文本数据挖掘part1
- 数据挖掘-关联规则分析[ZZ]
- 在数据分析、挖掘方面,有哪些好书值得推荐?
- 数据挖掘学习------------------1-数据准备-2-数据质量分析
- Python 和 R 数据分析/挖掘工具互查
- WEKA 数据挖掘可视化分析平台