1.负责设计、开发和应用数据挖掘算法
2.整合，分析，挖掘大量的商业数据，并提供相应的数据服务
3.利用 R Studio对数据挖掘的分析，建模，以及模型的工程应用
4..对已有的数据挖掘的核心模块进行设计和开发
课程简介
掌握数据分析基础理论和常用分析法，并能结合专业统计软件完成数据分析工作。
掌握数据分析和数据挖掘高级算法，操作相关软件应用于实际案例。
将数据分析技能与具体业务结合，在学习工作中独立完成数据分析工作并解决当前问题。
课程从理论到应用，系统进阶，由浅入深，偏于实际应用
有一定R语言编程基础，想从事机器学习算法应用类岗位
已工作1-3年，个人发展遭遇瓶颈，希望进阶的的数据分析师
负责开发业务理解与特征工程的业务数据工程师、算法工程师
负责应用机器学习算法解决商业分析问题的数据项目经理、数据产品经理
有数理统计基础
深入业务，理解业务运作逻辑，利用数据分析手段，对业务数据指标进行数据监测、业务分析，包含但不限于业务过程和项目运营指标，业务结果指标等；
业务数据分析体系设计，例如业务数据报表体系、薪酬绩效指标体系，激励分析体系等；
业务项目专项分析，数据产品需求分析，对接数据产品建设；
本科以上学历，经济学、统计学、计算机等或者数据处理高度相关专业，3-5年数据分析工作经验；
练使用SQL等数据库查询语言优先, 对数据敏感, 有商业敏感度，具有较强结构化思维、逻辑思维能力, 具备优秀的信息整合和分析能力;
工作细致、专业、严谨, 有较好的自驱力。
课程大纲
R编程语言基础-准备工作
R的语法与数据结构
R语言数据读取
R语言函数与语句结构
R语言基本操作P1
R语言基本操作P2
R语言基本操作P3
R语言基本操作P4
R语言基本操作P5
R数据分析-周课件.rar
Windows系统下MySQL 5.7安装教程视频
序章视频
数据库操作
数据表操作
数据类型
约束条件
填充数据
修改数据表
SQL查询视频
查询操作符与子查询
函数
查询练习
MySQL数据库作业
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MySOL安装macos系统.rar
MySQL常见问题解答
MYSQL社区版5.7.11.0.msi
数据分析简介1
数据分析简介2
描述性统计——集中趋势
描述性统计——离散程度度量
描述性统计——离散系数、偏态与峰态系数
描述性统计（EXCEL）
描述性统计分析习题
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统计量及其抽样分布
概率论基础
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统计量与抽样分布习题
基本概念
估计量评价
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概念和均值
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方差分析的基本原理
方差分析的三种类型
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R读取数据与数据库介绍
SQL语言基础与数据整合
描述性统计分析基础
FRM部分练习
随机抽样知识
统计推断P1
统计推断P2
资料汇总.zip
补充资料
主成分分析方法
因子分析
层次聚类分析P1
K均值聚类方法
对应分析与多维尺度分析
线性回归分析P1
线性回归分析P2
线性回归分析P3
逻辑回归做流失预警P2
r.zip
时间序列分析方法P1
时间序列分析方法P2
时间序列分析方法P3
时间序列分析方法P4
R语言.zip
时间序列分析P5
个税预测案例-p1
个税预测案例-P2
常用图表函数简介及使用
ggplot软件包简介及使用1
ggplot软件包简介及使用2
ggplot软件包简介及使用3
lattice软件包简介及使用1
lattice软件包简介及使用2
中级统计描述
统计描述交叉表
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