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211统计
擅长统计各软件的操作、结构方程建模、各种算法等。集幽默与才华于一身。
课程详情
课程概述
本课程从实践出发，以数据分析流程为主线，分析方法与实际操作相结合，深入浅出地介绍了数据分析建模过程中的有关任务：数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、关联规则等。因此，本课程的编排会先阐述分析方法与过程，再穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中。本课程使用熟知的R语言进行数据分析，方便学习者获取真实的实验环境。通过本课程的学习，使得学习者对于数据分析的整体流程和关键步骤的知识点能够有所理解和掌握。
讲师介绍
花花，985院校硕士，6年多数据分析经验，某互联网公司资深数据分析师，擅长零售、汽车、母婴、通信等领域数据分析，在机器学习、数据库、ETL等领域均有所涉猎，参与过多项大型项目，实战经验丰富。
课程目录
01.S01 课程简介（2节）
02.S02 数据分析基础（1节）
03.S03 数据探索-缺失值分析（1节）
04.S04 数据探索-异常值分析（1节）
05.S05 数据探索-分布与对比分析（1节）
06.S06_数据探索-统计量分析（1节）
07.S07_数据探索-贡献度分析（1节）
08.S08_数据探索-相关性分析(上)（2节）
09.S09_数据探索-主要数据探索函数扩展介绍（1节）
10.S10_数据预处理-缺失值处理(上)（2节）
11.S11_数据预处理-异常值处理（1节）
12.S12_数据预处理-数据归一化变换（1节）
13.S13_数据预处理-主要数据预处理函数扩展（1节）
14.S14数据分析及建模-分类与预测问题简介（1节）
15.S15_建模-分类与预测常用算法和函数简介（1节）
16.S16_建模-分类与预测评价指标简介（1节）
17.S17_建模-回归分析&逻辑回归（1节）
18.S18_数据分析及建模-决策树（1节）
19.S19_建模-聚类分析常用算法和函数简介（1节）
20.S20_建模-K均值聚类&层次聚类实例（1节）
21.S21_数据分析及建模-关联规则简介（1节）
22.S22_数据分析及建模-关联规则Apriori实例（1节）
23.S23 数据分析报告制作要点（1节）
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