课程基础:完成R语言数据分析课程,或 具备R语言数据分析课程中的数学基础
课程内容:
本课程主要讲述中R语言中通过调用R语言相关函数实现常见分类,聚类,回归,异常检测,数据挖掘分析,及相关数学算法原理。
备注:本课程包括回归预测分析的数学知识学习,同时学习在不调用R自带的回归分析函数情况下。直接用R编写回归分析代码。
胜任目标:数据挖掘工程师,大数据挖掘工程师,高级BI工程师
描述 Data Miner 工具
基础数据挖掘工作流简介
2 Classification
数据分类模型介绍
数据源配置
创建与配置聚类模型
模型测试与比较
商业案例分析
3 Regression Models
回归分析模型介绍s
数据源配置
创建与配置回归模型
模型测试与比较
商业案例分析
5Clustering Models
回归分析模型介绍s
数据源配置
创建与配置聚类模型
模型测试与比较
商业案例分析
5Anomaly Detection
配置检测模型与算法
商业案例分析
回归分析原理
回归分析模型的数据基础
现实的商业数据映射到矩阵操作
将矩阵映射到模型的变量
开发R语言回归分析代码
GMT+8, 2019-2-20 08:09 , Processed in 0.117856 second(s), 10 queries , Gzip On.