课程名称：
重在实战！十五大案例，开启R语言实战之门金钥匙
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课程介绍：重在实战！十五大案例，开启R语言实战之门金钥匙，通过一个半月的高强度实战学习，熟练掌握R语言分析、挖掘等日常60%以上碰到的问题，和业务结合，更快掌握项目经验，您的问题将会在第一时间得到解答。
适合人群：对R语言有一定了解，能够执行一些简单的操作，但是缺乏实际项目经验；对R语言的优势有了解，并且决心学习好R语言的同学。不建议不了解R语言的同学报名。
主讲老师：谢佳标
微软中国MVP，多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职， 作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘， 主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。
从事数据挖掘建模工作已有9年， 曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验。
合著《R语言与数据挖掘》及《数据实践之美》等书籍，均在京东有卖。此外《R语言游戏数据分析与挖掘》即将出版。
培训过的精品课程有：《R语言十三式》、《R语言快速入门》、《R语言文本挖掘快速入门》等。
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数据小魔方杜雨，财经专业的研究僧；伪数据可视化达人；文科背景的编程小白；喜欢研究商务图表与地理信息数据可视化，爱倒腾PowerBI、SAPDashBoard、Tableau、Rggplot2、Think-cellchart等诸如此类的数据可视化软件，创建并运营微信公众号“数据小魔方”。
夏尔康，毕业于某211大学的统计学专业，目前就职于某三大运营商之一做数据支撑和运维，团队协作完成过多个数据挖掘项目，懂一点数据挖掘理论，懂一点算法，懂点一点R，python编程，还懂一点段子，立志做数据挖掘圈中最好的段子手，奔跑在数据挖掘道路上的一个不明吃瓜群众。
客服：
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课程目录：
章节1： R语言基础知识
课时2：课程开篇及R与RStudio的安装
课时3：R快速入门
课时4：数据对象详解
课时5：数据读入的常用方法
课时6：访问数据库管理系统的常用方法介绍
课时7：win7下的MYSQL安装及odbc数据源配置详解
课时8：安装及使用RODBC包，通过sqlSave函数将R中的数据框插入到MYSQL表中
课时9：通过R对mysql的表进行查询、删除等操作
课时10：RMySQL包在windows上的简单实用及解决中文乱码问题
课时11：在windows上通过XML和rvest包读取网络表格数据
课时12：通过readLines函数爬取团购网数据1
课时13：通过readLines函数爬取团购网数据2
课时14：通过rvest爬取团购网数据
章节2： 数据与处理实战
课时15：数据基本原理及哑变量处理
课时16：数据抽样及数据清洗
课时17：游戏行业数数据预处理案例演示
课时18：作业答疑
章节3： 数据分析常用方法
课时19：指标数据可视化
课时20：同比环比和趋势线拟合
课时21：案例：时间序列数据预测
课时22：案例：活跃时间段相关分析
课时23：案例：玩家偏好对应分析
课时24：作业答疑
章节4： 用户行为轨迹分析：漏斗模型与路径分析实战
课时25：漏斗模型的基本原理及案例数据介绍
课时26：业务案例：新手教程漏斗模型（EXCEL版）
课时27：业务案例：新手教程漏斗模型（R版）
课时28：路径分析的应用场景和常用方法
课时29：sunburst事件流向图的原理及R语言实现
课时30：业务案例：游戏点击事件路径分析（基于时序关联规则）
章节5： 留存分析实战
课时31：留存分析理论知识介绍
课时32：留存率预测曲线（EXCEL版）1
课时33：留存率预测曲线（EXCEL版）2
课时34：留存率预测曲线（R版）
课时35：留存率预测平台搭建
章节6： 分类预测及模型评估
课时36：KNN近邻分类
课时37：朴素贝叶斯分类
课时38：决策树分类
课时39：其他分类算法及模型评估（附作业）
课时40：第六课作业讲解
章节7： 用户付费行为深度挖掘实战
课时41：LTV基本原理及预测
课时42：关联规则的基本原理
课时43：业务案例：利用关联规则研究用户物品偏好
课时44：R语言智能推荐
章节8： 用户关系深度挖掘--社会网络
课时45：社会网络图的基本概念及布局
课时46：社会网络图的参数及优化
课时47：业务案例及社群发现
课时48：networkD3包绘制交互网络图
章节9： 用户质量评分模型搭建
课时49：渠道分析原理及四象限法则
课时50：自定义函数channel_score详解
课时51：渠道用户得分计算
课时52：番外篇：R语言可视化数据挖掘工具Rattle
章节10： 收入分析实战
课时53：RFM模型介绍及R语言实现
课时54：业务案例：游戏经济健康度与用户关系分析
课时55：航空公司客户价值分析
章节11： 数据挖掘之经典线性回归
课时56：经典线性回归模型理论介绍
课时57：线性回归模型最小二乘法的数学原理
课时58：线性回归模型的判定系数
课时59：自定义函数求回归系数和判定系数拟合度
课时60：构建test数据集验证自定义函数
课时61：lm函数及其他函数介绍
课时62：lm函数案例详解
课时63：对cars数据集进行线性回归模型构建及结果可视化
课时64：对cars数据集进行指数变换后建模并 对比效果
课时65：利用MASS包的boxcox函数寻找指数（对数）变换的最优值
课时66：多个数值自变量的线性回归模型构建
课时67：利用逐步回归选择最有模型
课时68：当自变量有定性变量情况下的模型讲解
课时69：通过鸢尾花数据集解释为什么需要做逻辑回归
课时70：逻辑回归基本原理介绍
课时71：逻辑回归案例演示
学习方式：
录播课程，开课即学
在线反复观看，有效期2年
上课方式：录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑 +2年反复观看
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