不懂如何用 R 语言做数据挖掘？我们教你啊:）

Posted 2021-04-27 ImageQ大数据

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在做「数据挖掘」时，我们首先关心的往往都是所使用工具的可伸缩性，即在面对大数据量场景时的计算能力。

而这一领域常常面临着关联规则挖掘、聚类、分类几大问题，R 语言作为一个完备的工程计算包，对它们提供了足够的支持，也因此成为从业者们一个不错的选择。

但具体该怎么进行呢？中国 R 语言大会讲师，著有《R语言与数据挖掘》、《R语言游戏数据分析》的「谢佳标」教授，通过 69 页 PPT 完整讲述了这一过程，这里分享给大家。

目录

    1 如何用 R 语言做数据清洗

        1.1 数据质量分析—缺失值处理

        1.2 数据质量分析—异常值分析

    2 如何用 R 语言进行建模

    3 常用数据挖掘算法的基本原理及 R 语言实现

        3.1 数据挖掘模型分类

        3.2 常用数据挖掘模型

    4 利用关联规则进行购物篮分析

        4.1 关联规则的R语言实现

        4.2 其他主要函数

        4.3 扩展方法包-arulesViz

        4.4 超市购物例子-数据理解

        4.5 可视化商品的支持度—商品的频率图

        4.6 可视化交易数据—绘制稀疏矩阵

        4.7 基于数据训练模型

        4.8 对关联规则处理

    5 利用 R 语言对游戏经济系统进行探索

        5.1 数据介绍

        5.2 相关性分析原理

        5.3 R语言实现

        5.4 分析结果

        5.5 聚类分析基本原理

        5.6 主成分分析

以下为 PPT 全文：

1

如何用 R 做数据清洗

2

如何用 R 进行数据建模

3

常用数据挖掘算法基本原理

及 R 语言实现

4

利用关联规则进购物篮分析

5

利用 R 语言对游戏经济

系统进行探索

 -END-

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来源 | 大数据分析和人工智能

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