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首頁CDA發(fā)布 快速成為R語言全棧數(shù)據(jù)分析師
快速成為R語言全棧數(shù)據(jù)分析師
2022-01-20
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R源自90年代S編程語言的一個開源版本，主要用于統(tǒng)計分析、繪圖、數(shù)據(jù)挖掘，在高校及商業(yè)統(tǒng)計分析領(lǐng)域非常受歡迎。最新的O’Reilly數(shù)據(jù)科學薪資調(diào)查也將R列為最高薪的數(shù)據(jù)科學家使用技能之一。當然，R最吸引人的地方在于它的趣味性，它可以用幾行簡單的代碼生成圖表和圖以及完成強大的任務(wù)功能。如果你選擇一門語言作為數(shù)據(jù)分析入門，我推薦R語言，因為接觸后你必將會被它的魅力所吸引。
關(guān)于R語言學習，其實并沒有快速學習的方法，系統(tǒng)學習、實踐運用、獨立思考、社區(qū)運用是最快速的方法。本文在此推薦一些R語言學習的網(wǎng)站社區(qū)、書籍、視頻及項目實戰(zhàn)資源。

一、推薦幾個學習R語言的社區(qū)
1.下載安裝R語言：（R和R Studio）
http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/
www.rstudio.com
2. 幫助你學習和使用R語言的資源：
http://www.ats.ucla.edu/stat/
http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Courses/R/Peking/index.html
3.社區(qū)幫助
丨R自帶的幫助文檔
丨Google，善用英文搜索
丨h(huán)ttp://Stackoverflow.com牛人聚集，99.9%的R問題都可以在上面找到你想要的答案;
丨R Mailing List:https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help;


二、R語言學習書籍
系統(tǒng)學習一門語言的方法當然是閱讀。
1.初級入門
《153分鐘學會R》。首先推薦劉思喆的這本書，收集了R初學者提問頻率最高的153個問題，可以快速讀完。讀完這本書，對R也就有了初步感性的認識。
《An Introduction to R》。官方的入門小冊子，中文譯名為《R導論》。這本書結(jié)構(gòu)比較完整，通過閱讀和學習可以很好地搭建R的知識架構(gòu)。
《R in action》，中文譯名為《R語言實戰(zhàn)》。有了一定的基礎(chǔ)之后，要去讀一些經(jīng)典書籍慢慢開始上手。這本書從R的下載安裝手把手帶你入門，對R語言實際中使用的基本方法介紹得比較詳細精準。讀完這本書算是完成基本入門了。
2.高級入門
《Statistics with R》和《The R book》。經(jīng)典教材。兩本書已經(jīng)不再限于R基礎(chǔ)了，而是結(jié)合了數(shù)據(jù)分析的各種常見方法來寫就的，比較系統(tǒng)的介紹了R在線性回歸、方差分析、多元統(tǒng)計、R繪圖、時間序列分析、數(shù)據(jù)挖掘等各方面的內(nèi)容。
看完之后你會發(fā)現(xiàn)，原來R能做的事情這么多，而且做起來是那么簡潔。
3.繪圖與可視化
《R Graphics Cookbook》，中文書名為《R數(shù)據(jù)可視化手冊》。可視化繪圖是R語言的優(yōu)勢。本書是經(jīng)典的R可視化教程，全面介紹了R中繪圖系統(tǒng)。該書對應(yīng)的有一個網(wǎng)站，google一下就可以了。
《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》，中文版譯名為《ggplot2：數(shù)據(jù)分析與圖形藝術(shù)》。GGplot2被很多人認為是R中最優(yōu)秀的繪圖包。
4.時間序列分析
《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。中文譯名為《時間序列分析及應(yīng)用：R語言》。
該書介紹了各種時間序列分析的經(jīng)典方法及實現(xiàn)各種經(jīng)典方法的R代碼。
5.數(shù)據(jù)挖掘
《Data Mining with R: learing with case studies》（中文版譯名《R數(shù)據(jù)分析：方法與案例詳解》）。數(shù)據(jù)挖掘方面的書并不多，不過，R中數(shù)據(jù)挖掘方面的包已經(jīng)足夠多了，參考包中的幫助文檔就足夠了。

三、R語言學習視頻推薦
1.CDA.CN新開設(shè)CDA公開課欄目，旨在傳播數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域知識與智慧，力求為愛學習的學員創(chuàng)造一個公開的免費課程平臺
R語言數(shù)據(jù)分析：http://www.3lll3.cn/gkk/1.html
2.Coursera公開課：https://www.coursera.org/
推薦約翰.霍普金大學的數(shù)據(jù)科學系列課程：《數(shù)據(jù)科學家的工具箱》、《R語言程序開發(fā)》、《探索性數(shù)據(jù)分析》、《統(tǒng)計推斷》《回歸模型》、《數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)》

四、項目實戰(zhàn)
讀萬卷書，不如行萬里路。如果你的知識儲備和R語言編程能力已經(jīng)足夠，想進一步提升的最好方法就是參與項目實踐或者競賽、實習。
1.www.kaggle.com （數(shù)據(jù)挖掘競賽網(wǎng)站，有實戰(zhàn)的項目和數(shù)據(jù)可供下載訓練，實力強的也可以去挑戰(zhàn)高額獎金，同時已經(jīng)結(jié)束的競賽有前三名的代碼和報告可供下載學習）
2.CDA舉辦的競賽，阿里巴巴算法天池算法大賽等；

當然，如果你面臨自學太慢而無人指導，資源太多而無從選擇，獨自學習而無人交流，初學數(shù)據(jù)分析而缺乏入門經(jīng)驗。CDA給你提供了一個便捷入門的方式和平臺。
CDA數(shù)據(jù)分析師結(jié)合國內(nèi)外行業(yè)領(lǐng)先師資力量和企業(yè)一同精心設(shè)計了R語言數(shù)據(jù)分析課程，采用市場上最受歡迎的統(tǒng)計分析工具R語言，通過豐富、實際的教學內(nèi)容，幫你為數(shù)據(jù)分析師職位做好準備！

【課程信息】
北京&遠程：2017年2月25~3月19日（周末8天）
授課安排：現(xiàn)場班6900元，遠程班4900元
(1) 授課方式：面授直播兩種形式，中文多媒體互動式授課方式
(2) 授課時間：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑) 
(3) 學習期限：現(xiàn)場與視頻結(jié)合，長期學習加練習答疑。

【報名流程】
1.在線填寫報名信息
官網(wǎng)端：http://www.3lll3.cn/kecheng/43.html
微信端：

2. 給予反饋，確認報名信息
3. 網(wǎng)上繳費
4. 開課前一周發(fā)送電子版課件和教室路線圖

【課程大綱】
第一階段：數(shù)據(jù)分析概念與R編程
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)
2.R介紹、R與RStudio安裝
3.R語言編程與數(shù)據(jù)整合
4.R基本數(shù)據(jù)類型
5.R基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
6.R程序控制
7.函數(shù)與包
8.數(shù)據(jù)合并與規(guī)整

第二階段：數(shù)理統(tǒng)計與SQL數(shù)據(jù)庫
1.R語言編程與數(shù)據(jù)整合
2.SQL及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫基本概念
3.SQL語言與R SQL實現(xiàn)
4.描述性統(tǒng)計分析和特征選取
5.描述統(tǒng)計與探索數(shù)據(jù)分析
6.APPLY函數(shù)族
7.R基礎(chǔ)繪圖包
a.案例：暢銷品分析
b.案例：產(chǎn)品銷售情況指標分析

第三階段：數(shù)理統(tǒng)計與數(shù)據(jù)可視化
1.描述性統(tǒng)計分析和特征選取
2.GGplot2繪圖介紹
3.使用SQL進行數(shù)據(jù)匯總
4.統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)
5.假設(shè)檢驗與單樣本T檢驗
6.兩樣本T檢驗
7.方差分析
a.案例：產(chǎn)品銷售情況指標展現(xiàn)
b.案例：房價影響因素分析

第四階段：統(tǒng)計推斷與精益管理
1.統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)
2.相關(guān)分析、卡方檢驗
3.簡單線性回歸
4.精益化管理
5.Dashboard 設(shè)計與應(yīng)用
6.特設(shè)分析(Ad Hoc Analysis)
7.對比測試(A/B testing)
a.案例：基于宏觀經(jīng)濟指標的產(chǎn)品產(chǎn)量預測模型
b.案例：注冊方式對客戶轉(zhuǎn)化率的影響

第五階段：市場分析方法與模式識別模型
1.市場調(diào)研與數(shù)據(jù)采集方法
2.連續(xù)變量間關(guān)系探索與壓縮
3.聚類分析(客戶分群)
4.對應(yīng)分析與多維尺度
a.案例：信貸綜合打分
b.案例：各地經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù)分析

第六階段：客戶分析方法與分類模型
1.線性回歸介紹
2.線性回歸診斷
3.分類變量分析
a.案例：信用卡客戶價值預測
b.案例：電信客戶流失預測

第七階段：時間序列與綜合案例
1.時間序列的定義
2.指數(shù)平滑法
3.時間序列模型ARIMA方法
4.信用卡產(chǎn)能預測案例
5.營銷效果評估
6.某品牌香煙市場調(diào)研案例
7.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師課程總結(jié)
a.案例：人口數(shù)據(jù)預測
b.案例：航空公司客運量預測

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