           r语言 数据分析与挖掘入门培训
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1 课程介绍  
2 数据分析 
3 数据挖掘  
4 数据可视化 
5 R语言介绍 
6 举个例子 
7 R语言的使用 
8 运行与设置 
9 Rstudio 
10-基本操作 
11-R包的介绍 
12-R包的使用 
13-获取帮助 
14-Excel案例 
15-内置数据集 
16-数据结构 
17-向量 
18-向量索引 
19-向量运算 
20-矩阵与数组 
21-列表 
22-数据框 
23-因子 
24-缺失数据 
25-字符串 
26-日期和时间 
27-常见错误 
28-获取数据 
29-读入文件（一） 
30-读入文件（二） 
31-写入文件 
32-读写Excel文件 
33-读写R格式文件 
34-数据转换（一） 
35-数据转换（二） 
36-数据转换（三） 
37-数据转换（四） 
38-reshape2 
39-tidyr 
40-dplyr 
41-R函数 
42-选项参数 
43-数学统计函数 
44-描述性统计函数 
45-频数统计函数 
46-独立性检验函数 
47-相关性分析函数 
48-相关性检验函数 
49-绘图函数 
50-自定义函数 
51- 数据分析实战 
52-线性回归（一） 
53-线性回归（二） 
54-多元线性回归 
55-回归诊断 
56-方差分析（一） 
57-方差分析（二） 
58-功效分析 
59-广义线性模型 
60-Logistic回归 
61-主成分分析 
62-因子分析 
63-购物篮分析