摘要：
本节内容： 0：数据挖掘的常用方法 1：什么是聚类 聚类是无监督学习 2：聚合和分类的区别 事先定义的类型标记 3：聚类结果的影响有哪些 量纲、行为准则、距离 4：聚类分析的分类--根据x或特征值 5：聚类分析的一般步骤 6：聚类分析的案例 7：聚类的原理--距离和相似度才划分聚类 0：数据挖掘的常 阅读全文
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本节内容： 如何制作词云图 如何自定义形状图片： 阅读全文
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本节内容： 1：理解关联分析及专业名词 2：关联分析指定数据结构-->transactions（事务结构） 3：关联分析规则规定流程 4：R代码实现规则 一、理解关联分析及专业名词 1.1：什么是关联分析： 1.2：要进行关联分析要用什么方法？ 我们将每一个顾客购买的购物蓝中物品称之为项，而购物篮的 阅读全文
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本节内容： 1：什么时候用逻辑回归 2：对于脱敏数据，可是自变量又非常多怎么处理-》变量的处理 3：怎么求数据集中的IV值--》IV衡量变量的预测能力 4：创建回归模型 当一系列连续型或类别型预测变量来预测二值型结果变量时，采用Logistic回归是一个非常好用的工具 对逻辑回归参数系数的解释： 在 阅读全文
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本节内容： 1：如何创建简单线性回归、多项式回归、多元线性回归、有显著交互项的多元线性回归 2：对回归的一些提前工作和回归后的操作 3：回归诊断-》summary没办法告诉你模型是否合适 4：多重共线性-》变量跟变量之间是否具有很强关系 5：异常点观测-离群点、高杠杆值点、强影响点 6：发现了以上问 阅读全文
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# 01 描述性统计分析 #针对总体的mycavs = mtcars[,c(1,4,6)]names(mtcars)#"mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb"#关注的焦点没加仑汽车行驶的mpg 英里数 hp 阅读全文
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本节内容： 0：小知识 1：新数据要如何进行分析 2：第二步骤：理解数据 3：第三步骤：相关分析 4：特殊点 0：小知识 0.1：我们说对分析一个数据一般是分步骤的：那么我们可以对其中的步骤进行打标签，也就是跟书签一样。 Ctrl+Shift+r 0.2： 将图形赋值一个变量后，这个变量其中会有图形 阅读全文
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R内容： R-1 基础 R-2 基础绘图 R-3 t分布--t置信区间--t检验 R-4 方差分析 R-5 相关分析-卡方分析 R-6 线性回归模型分析流程 R实战第7章 线性回归 逻辑回归 主成分分析-因子分析 关联分析 如何制作词云图 数据挖掘： 聚类分析【1】 聚类分析【2】 额外的 极大似然 阅读全文
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本节内容： 1：相关分析 2：卡方分析 一、相关分析 相关系数： ##研究的是收入和信用卡消费水平是否相关 散点图矩阵： 二、卡方分析 研究的是 分类跟分类之间的数据 阅读全文
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本节内容： 1：方差分析的原理 2：单因数方差分析 、双因数分析 3：交互项 一：方差分析是原理 方差分析原理 对总体均值的假设检验，有三种情况：1、总体均值与某个常数进行比较；2、两个总体均值之间的比较；3、两个以上总体均值之间的比较；对于前两种情况，用Z分布和T分布就能快速得到假设检验结果。如果 阅读全文