一、培训收益
通过此次课程培训，可使学习者获得如下收益：
1.理解数据分析及R语言；
2.理解并掌握数据结构；
3.掌握数据导入导出的方法；
4.掌握基本数据管理方法；
5.理解并掌握数据探索；
6.掌握如何进行描述性统计分析；
7.掌握R语言绘图基础；
8.掌握聚类分析；
9.掌握关联规则；
10.掌握KNN近邻分类；
11.通过案例掌握用户行为挖掘算法；
12.掌握C5.0算法原理；
13.掌握CART算法原理；
14.理解并掌握Rattle工具使用及如何搭建数据分析平台。
二、培训特色
1. 本课程尽量避开数学公式，按照“讲清思想方法原理—结合具体案例—R语言实现细节”思路，让即使是几乎没有什么基础的学员，掌握数据挖掘和可视化的基本思路和模式，打下未来深入的良好基础，能在工作和学习中结合具体问题立马上手操作解决；
2. 课程注重学练结合的方法，会采取课中练习的方法，充分调动大家思考的积极性，在做中掌握相关知识和技能；
3. 课程紧紧抓住基于R语言的数据挖掘和可视化的重点和难点，详细的分析和讲解，在理解难、容易出错的地方反复提醒，以便学员在课后容易的进行自己复习和相关拓展。
三、日程安排
第一天 上午 数据分析基础及实战
第一讲 R语言基础
讲解R语言背景、国内发展状况、基础语法、数据结构及绘图操作等内容。特别针对向量计算这块，着重介绍R语言在这方面的优势及用法。
第二讲 统计分析基础
讲解统计分析基础，包括统计学基本概念，假设检验，置信区间等基础，并结合数据案例说明其使用场景和运用方法。介绍数据分析流程和常见分析思路，并结合R语言案例进行讲解。
第二天 上午 数据挖掘算法原理及实现
第七讲 特征降维算法及R语言实现
讲解主成分及因子分析原理，并结合案例进行R语言实现。
第八讲 关联规则算法及R语言实现
讲解Apriori关联规则算法原理，并结合案例进行R语言实现。
第九讲 决策树算法及R语言实现
讲解ID3、C4.5、C5.0以及CART决策树算法的实现原理，并结合案例进行R语言实现。
第三天 上午 R语言应用实战（一）
第十五讲 R语言与自然语言处理原理及案例
讲解自然语言处理基本概念和技法，包含分词、关键字提取、文摘提取、文本分类、主题模型、word2vec等内容。并使用R语言进行案例讲解。
第十六讲 R语言网络爬虫及案例
讲解爬虫实现的基本原理，并介绍XML包、rvest包、jsonlite、RSelenium的使用，同时结合真实案例进行演示。
