第一讲：R语言精要
本着循序渐进而又覆盖R语言重要而有用的基本内容原则，本讲从R语言入门开始，以前期的数据处理为核心，以实际案例为载体，内容包括R语言的向量、数据框、矩阵运算、缺失值和零值的处理、特别注重用R语言构造函数编程解决实际问题，详细介绍强大的数据清洗整理plyr、zoo、car等常用包和强大的作图ggplot2包，为使用R语言进行数据挖掘打下扎实的工具基础。
主要案例：
案例1：如何用R语言合并、排序、分析数据；
案例2：如何用R语言编程实现数据分析可视化图片的jpeg格式输出；
第二讲：Logistic回归与商业大数据建模
Logistic回归是商业建模的常用重要数据挖掘方法，本讲要讲清楚Logistic回归的建模原理、与多元线性模型的区别、R语言实现过程及回归诊断注意事项、预测方法和结果解释，让学员彻底地掌握Logistic回归解决问题的R语言方法。
2：R数据挖掘(一)
2.1 数据挖掘工业流程
2.2 先修统计知识
2.3 挖掘预处理
2.4 线性回归
主要案例：
?案例1：利用Logistic回归帮助汽车情况预测；
?案例2：利用Logistic回归帮助州数据挖掘方案；
第三讲：关联规则和R语言实现
关联规则（著名的“啤酒和尿布”）是数据挖掘的基础和核心技术之一，本讲将着重围绕经典的Apriori算法和eclat算法，阐明关联规则的支持、置信和提升程度与控制，使用R语言快速完成关联规则分析。
主要案例：
案例：使用R语言关联规则方法帮助数据挖掘分析方案；
第四讲：回归决策分析和R语言实现
回归是数据挖掘的经典方法，其原理容易被理解。
主要案例：
案例：进行回归分析并完成相关目标变量的预测；
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