核心教学模块解析
| 学习阶段 | 核心内容 | 技术要点 |
|---|---|---|
| 基础夯实 | 编程环境搭建与数据处理 | 软件配置/数据结构/文件读写 |
| 进阶提升 | 统计建模与机器学习 | 回归分析/因子分析/预测模型 |
| 实战应用 | 商业数据分析全流程 | 数据可视化/报表生成/案例解析 |
编程基础强化训练
掌握R语言开发环境配置技巧，详细解析工作空间管理策略。通过实际案例演示如何高效处理不同格式的数据文件，特别针对Excel文件导入导出进行专项训练。
- 开发环境配置与调试技巧
- 向量运算与矩阵操作原理
- 数据库连接与SQL交互
数据处理核心技能
通过重构数据框实现多源数据整合，运用dplyr包完成高效数据清洗。重点讲解缺失值处理策略，演示如何运用mice包进行多重插补处理。
关键技术模块：
- 数据合并与拆分技巧
- 异常值检测与处理
- 时间序列数据处理
- 正则表达式应用
统计建模深度解析
从线性回归到广义线性模型，详细解读不同算法的应用场景。通过电信客户流失预测案例，演示逻辑回归模型的完整构建过程。
实战案例包含：
- 零售业销售预测模型
- 金融风险评分卡构建
- 医疗数据聚类分析
可视化呈现技巧
运用ggplot2包创建专业级图表，学习动态可视化技术。通过实际案例解析如何制作符合商业需求的数据看板。
- 交互式图表制作
- 多维数据呈现
- 图形参数优化
- 报表自动化生成
