R语言数据分析与挖掘技术实战教程

R语言是一种用于统计分析、图形表示和报告的编程语言。本系列PPT课件共分为8个章节，涵盖了R语言在数据分析与挖掘中的应用。 第1课：R语言要点详解 数据结构概述 本章节主要讲解了R语言的基础知识，包括R语言的起源、特点和应用领域。同时，详细介绍了R语言中的数据结构，包括向量、矩阵、数据框和列表等，并讲解了如何在R语言中创建和操作这些数据结构。 第2课：数据整理 数据预处理 数据预处理是数据分析的重要步骤，包括数据清洗、数据转换和数据规约等。本章节将详细介绍如何在R语言中进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据编码、数据规范化和数据离散化等。 第3课：统计思维和可视化探索 统计思维是数据分析的基础，本章节将介绍一些基本的统计概念和方法，包括描述性统计、推断性统计、概率分布和假设检验等。同时，本章节还将介绍如何在R语言中使用ggplot2等包进行数据可视化。 第4课：用回归预测未来 回归分析是预测分析的一种重要方法，本章节将详细介绍线性回归、逻辑回归、多项式回归等回归模型的构建和应用，并讲解如何使用R语言进行回归分析。 第5课：聚类分析 聚类分析是一种无监督学习方法，用于发现数据中的模式或结构。本章节将介绍k-means聚类、层次聚类和DBSCAN等聚类方法，并讲解如何在R语言中实现这些聚类方法。 第6课：数据降维-主成分分析和因子分析 数据降维是一种有效的数据分析方法，用于处理高维数据问题。本章节将介绍主成分分析（PCA）和因子分析的基本原理和应用，并讲解如何在R语言中实现这两种数据降维方法。 第7课：关联规则 关联规则是发现数据中项目之间有趣关系的一种方法，常用于市场篮子分析。本章节将介绍支持度、置信度和提升度等概念，并讲解如何在R语言中发现和评估关联规则。 第8课：决策树 决策树是一种常用的分类和回归方法，能够从数据中学习决策规则。本章节将详细介绍决策树的构建和剪枝，并讲解如何在R语言中实现决策树模型。 以上就是本系列PPT课件的主要内容，涵盖了R语言在数据分析与挖掘中的各种应用场景和方法，对于希望掌握R语言进行数据分析的同学具有很高的参考价值。