R语言数据挖掘R代码与案例数据

本课程属于数据挖掘及R语言实战的进阶篇，需要具备较扎实的R语言基础。通过四个不同行业的实际数据案例，学习数据挖掘的完整流程，从数据清洗、转换到探索和建模，帮助学员将理论知识应用于实际业务中。

R语言数据挖掘经典案例解析，帮助解决数据挖掘常见问题。

详细介绍了《R语言与数据挖掘》一书中的统计学代码实现，涵盖了聚类和分类树等内容。

探索数据挖掘技术在R语言中的应用，通过实例讲解如何处理和分析数据，帮助读者掌握数据挖掘的基本方法与技巧。

本书融合数据挖掘主要技术与案例讲解，附有完整代码。

数据用 R，真的是越用越顺手。R 语言的语法上手挺快，内置的统计函数也丰富，适合搞数据挖掘的朋友。这个资源讲得蛮系统的，从基础到进阶，全套打包，不怕你不会，只怕你不学。 数据导入和清洗部分实用，像用readr读 CSV、dplyr做变量选择这些，平时数据经常用到，响应也快，代码也简洁。嗯，还有tidyr缺失值也顺手，结合ggplot2做点 EDA，图漂亮，信息也全。 分类和回归这块也讲得不错，从rpart、randomForest到glm、岭回归都有涉及，连交叉验证、ROC和AUC这些指标评估都有讲，挺系统的。聚类也安排上了，kmeans和hclust都能找到例子。 你要是搞时间序列，也别错过

本教程提供关于R语言数据挖掘方面的知识。

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

使用R语言进行数据分析和数据挖掘。