           r語言 數據分析與挖掘入門培訓
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1 課程介紹  
2 數據分析 
3 數據挖掘  
4 數據可視化 
5 R語言介紹 
6 舉個例子 
7 R語言的使用 
8 運行與設置 
9 Rstudio 
10-基本操作 
11-R包的介紹 
12-R包的使用 
13-獲取幫助 
14-Excel案例 
15-內置數據集 
16-數據結構 
17-向量 
18-向量索引 
19-向量運算 
20-矩陣與數組 
21-列表 
22-數據框 
23-因子 
24-缺失數據 
25-字符串 
26-日期和時間 
27-常見錯誤 
28-獲取數據 
29-讀入文件（一） 
30-讀入文件（二） 
31-寫入文件 
32-讀寫Excel文件 
33-讀寫R格式文件 
34-數據轉換（一） 
35-數據轉換（二） 
36-數據轉換（三） 
37-數據轉換（四） 
38-reshape2 
39-tidyr 
40-dplyr 
41-R函數 
42-選項參數 
43-數學統計函數 
44-描述性統計函數 
45-頻數統計函數 
46-獨立性檢驗函數 
47-相關性分析函數 
48-相關性檢驗函數 
49-繪圖函數 
50-自定義函數 
51- 數據分析實戰 
52-線性回歸（一） 
53-線性回歸（二） 
54-多元線性回歸 
55-回歸診斷 
56-方差分析（一） 
57-方差分析（二） 
58-功效分析 
59-廣義線性模型 
60-Logistic回歸 
61-主成分分析 
62-因子分析 
63-購物籃分析