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专业打造R语言入门与提升【系列课程】

学习目标：本课程结合大量的案例，让学习者可以快速学习数据分析技能，并利用R实现各种数据挖掘模型的建立。学习完本课程，学习者能达到以下目标： 1）学习用R进行数据处理的能力； 2）用R进行描述性统计分析和数据图形化； 3）缺失值的清洗能力； 4）用R语言建立数据挖掘模型； 5）用R实现爬虫技术，用R搭建自己的app等核心技能。

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门课程

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人学习

课程总时长

谢佳标

讲师评分：4.9

长久观看

系统化学习

课程内容答疑

R语言绘图基础培训视频课程
16节3小时55分钟
课程目标：
介绍R语言的绘图基础，如固有颜色、RGB取色、主题调色板介绍，文字字体、颜色、大小等参数详解，点样式、颜色、大小等参数详解，线条样式、颜色、粗细等参数详解；详细介绍R低级绘图函数：标题、图例、坐标轴、网格线、点、线等；最
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R语言之描述性统计分析实战视频课程
10节2小时11分钟
课程目标：
通过利用R语言进行数据的探索性分析，熟练运用R语言进行数据的位置度量、离散度量、列联表及相关性等的数据分析需求。本课程配套课件和脚本均可下载，方便学员跟着视频自己动手操作。
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R语言入门基础实战培训视频课程
22节8小时3分钟
课程目标：
本课程通过结合大量的案例，通过理论与实践结合的方式，让学习者学习R语言工具的基本使用，并能利用R语言完成数据分析的日常工作。学习者能达到以下目标：1）熟悉R、RStudio、Rattle工具的使用2）熟悉R语言数据对象及
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R语言可视化数据挖掘工具：Rattle基础与提升视频课程
22节4小时9分钟
课程目标：
1、Rattle的简介和安装；2、如果通过界面化的操作进行数据导入；3、利用Rattle进行数据的描述性统计分析和数据分布探索，并分析数据的相关性，进行主成分降维，介绍R语言的交互图latticist包和rggobi包；
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数据挖掘模型篇之R语言实践视频课程
21节4小时52分钟
课程目标：
理论与实践结合的方式，通过通俗易懂的教学方式培养学生运用R语言完成常用挖掘模型算法建立及评估，学习完课程可以学习：线性回归模型、聚类分析、关联规则算法、KNN近邻算法和主成分分析等常用的模型算法实现。针对具体的数据挖掘应
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数据分析之R语言实战视频教程
36节14小时10分钟
课程目标：
本课程共分为十个章节，详细介绍了如何利用R语言进行数据预处理、数据转换、数据展示、数据建模和数据平台搭建。包括了如何利用R语言进行描述性统计分析、图形化的数据展示、时间序列模型、回归模型、分类模型等的原理介绍及R语言实现
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