R语言实战多行业案例数据挖掘视频教程

《R 语言数据挖掘》的 R 代码和案例数据算是数据圈里一份挺实用的资源包。书本身内容就不错，理论和实战结合得挺紧，代码也都整理好了，适合边学边敲。压缩包里不仅有每章的 R 脚本，还有几个有意思的案例数据，比如车险数据库和行政区 GIS 文件。拿来跑模型、画图、做预测都挺方便的，尤其对刚入门或想提升实战经验的朋友挺友好。要是你平时用 R 做数据、挖掘相关的项目，这份资源别错过。

本教程采用理论与实践相结合的方式，通过深入浅出的讲解，指导学员利用R语言建立和评估常用数据挖掘模型算法，例如线性回归、聚类分析、关联规则和主成分分析等。此外，学员将掌握数据挖掘模型的抽象和技术实现路线，以便应对实际的数据挖掘应用需求。

这本R语言入门书籍被公认为非常优秀，简单易懂，内容广泛。只需跟着书中的代码实践，您就能够轻松掌握。除了代码实现，书中还涵盖了算法概述，非常值得推荐。

本书融合数据挖掘主要技术与案例讲解，附有完整代码。

R 语言的数据能力一直都挺硬的，尤其是你要搞数据或者建模的时候，用起来顺手又不啰嗦。《R 语言数据挖掘实战》就是那种“打开就能用”的资料，实战例子也不少，适合边学边上手，效率还蛮高。 R 语言的数据能力一直都挺硬的，尤其是你要搞数据或者建模的时候，用起来顺手又不啰嗦。《R 语言数据挖掘实战》就是那种“打开就能用”的资料，实战例子也不少，适合边学边上手，效率还蛮高。 书里用的是比较常见的数据流程，像是数据清洗、变量转换、建模再到结果可视化，一条龙搞定。比如用dplyr配合ggplot2做图，效果直接，样式也比较清爽，适合快速出图应急。 像做市场、用户分群、或者想跑跑聚类、决策树的，都能找到对应的

R语言是一种用于统计分析和绘图的环境和语言。它是GNU系统下的免费开源软件，提供了优秀的统计计算和制图工具。本资源为初学者提供了学习R语言的视频教程，通过百度云链接分享。

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R 语言的数据课里，《生物信息学中的数据》算是蛮经典的一本了。作者是 Rafael A. Irizarry 和 Michael I. Love，都是搞统计和生物信息学的老手，写得挺接地气，尤其适合刚接触 R 的你，想把基础打牢一点的。 R 语言的安装、RStudio 环境配置、基础语法这些全都有，比较细。像dplyr的用法也讲了，还带着实战例子，高通量数据的时候用得上。书里还有不少对统计符号的解释，别小看这些，多人不准就是这块卡壳。 书的后半部分讲的就更硬核了，统计推断那块内容挺全的。像t 检验、中心极限定理、置信区间这种经典理论，都有举例，搞清楚这些，再遇到实验数据就知道该咋下手了。还有蒙特

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