第一天上午：统计分析原理
1、 统计基础
2、 R语言基础知识
3、 R语言数据类型
4、 描述性统计
5、 随机变量与概率密度分布
6、 定性相关分析
7、 定量相关分析
8、 回归分析：多元线性回归
9、 回归分析：logistics回归
10、 R语言实现的回归分析
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第一天下午：统计分析与数据仓库
1、 方差分析：单变量方差分析
2、 方差分析：多变量方差分析
3、 R语言实现的方差分析
4、 假设检验
5、 R语言实现的假设检验
6、 多维分析：度量与维度
7、 多维分析：事实表与维度表
8、 多维分析：星型模型与雪花模型
9、 可视化表达基础
10、 可视化工具
第二天上午：数据挖掘方法-1
1、 基本概念
2、 特征提取
3、 预测分析模型：ARIMA
4、 用R语言实现的ARIMA分析
5、 决策树模型
6、 用R语言实现的决策树案例
7、 精确率、召回率与F1
8、 监督学习和无监督学习
第二天下午：数据挖掘方法-2
1、 聚类分析
2、 用R语言实现的聚类分析案例
3、 关联规则
4、 用R语言实现的关联规则案例
5、 神经网络
6、 用R语言实现的神经网络案例