誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析（R語言篇）

第1 章 數(shù)據(jù)分析概況
1.1 數(shù)據(jù)分析的定義（What）
1.2 數(shù)據(jù)分析的作用（Why）
1.3 數(shù)據(jù)分析的步驟（How）
1.3.1 明確分析目的和思路
1.3.2 數(shù)據(jù)收集
1.3.3 數(shù)據(jù)處理
1.3.4 數(shù)據(jù)分析
1.3.5 數(shù)據(jù)展現(xiàn)
1.3.6 報(bào)告撰寫
1.4 數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
1.5 常用的數(shù)據(jù)分析工具
1.5.1 Excel
1.5.2 SPSS
1.5.3 Python
1.5.4 R 語言

第2 章 R 語言概況
2.1 R 語言簡介
2.2 R 語言的特點(diǎn)
2.3 R 語言包
2.3.1 函數(shù)
2.3.2 包
2.4 R 語言的使用場景
2.5 RStudio 簡介
2.6 R 軟件和RStudio 的下載與安裝
2.6.1 下載R 軟件
2.6.2 安裝R 軟件
2.6.3 下載RStudio
2.6.4 安裝RStudio
2.7 RStudio 的使用
2.7.1 RStudio 界面簡介
2.7.2 項(xiàng)目管理
2.7.3 新建R 代碼文件
2.7.4 代碼提示
2.7.5 變量瀏覽
2.7.6 圖形繪制
2.7.7 幫助文檔

第3 章 編程基礎(chǔ)
3.1 數(shù)據(jù)類型8
3.1.1 數(shù)值型
3.1.2 字符型
3.1.3 邏輯型
3.2 賦值和變量
3.2.1 賦值和變量
3.2.2 變量命名規(guī)則
3.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3.1 向量
3.3.2 因子9
3.3.3 數(shù)據(jù)框
3.3.4 列表
3.3.5 四種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的區(qū)別
3.4 向量化運(yùn)算
3.5 for 循環(huán)
3.6 R 語言編程注意事項(xiàng)

第4 章 數(shù)據(jù)處理
4.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出
4.1.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入7
4.1.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
4.2 數(shù)據(jù)清洗
4.2.1 數(shù)據(jù)排序
4.2.2 重復(fù)數(shù)據(jù)處理
4.2.3 缺失數(shù)據(jù)處理
4.2.4 空格數(shù)據(jù)處理
4.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4.3.1 數(shù)值轉(zhuǎn)字符
4.3.2 字符轉(zhuǎn)數(shù)值
4.3.3 字符轉(zhuǎn)時間
4.4 數(shù)據(jù)抽取
4.4.1 字段拆分
4.4.2 記錄抽取
4.4.3 隨機(jī)抽樣
4.5 數(shù)據(jù)合并
4.5.1 記錄合并
4.5.2 字段合并
4.5.3 字段匹配
4.6 數(shù)據(jù)計(jì)算
4.6.1 簡單計(jì)算
4.6.2 時間計(jì)算
4.6.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
4.6.4 數(shù)據(jù)分組

第5 章 數(shù)據(jù)分析
5.1 對比分析
5.2 基本統(tǒng)計(jì)分析
5.3 分組分析
5.4 結(jié)構(gòu)分析
5.5 分布分析
5.6 交叉分析
5.7 RFM 分析
5.8 矩陣分析
5.9 相關(guān)分析
5.10 回歸分析
5.10.1 回歸分析簡介
5.10.2 簡單線性回歸分析
5.10.3 多重線性回歸分析

第6 章 數(shù)據(jù)可視化
6.1 數(shù)據(jù)可視化簡介
6.1.1 什么是數(shù)據(jù)可視化
6.1.2 數(shù)據(jù)可視化常用圖表
6.1.3 通過關(guān)系選擇圖表
6.2 散點(diǎn)圖
6.3 矩陣圖
6.4 折線圖
6.5 餅圖
6.6 柱形圖
6.7 條形圖