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數(shù)據(jù)分析類型
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如何安裝包
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數(shù)據(jù)分析類型
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百分之五查看全部
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預(yù)判查看全部
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統(tǒng)計(jì)推斷查看全部
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統(tǒng)計(jì)推斷查看全部
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開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品
一，用GoogleVis API
——R制作html,調(diào)用Google charts
——生成交互式html圖表
二，用Manipulate包
可實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互
三，用rCharts
——使用R制作交互式j(luò)avascript可視化產(chǎn)品
四，用Shiny
——制作嵌入網(wǎng)頁(yè)的交互式R程序的平臺(tái)
以上四個(gè)會(huì)與Slidify相互配合
Slidify:制作和發(fā)布基于R的報(bào)告（類PPT）
例子：Shiny與Slidify
www.shinyapps.io
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回歸分析
線性模型擬合數(shù)據(jù)
——預(yù)測(cè)變量
——結(jié)果變量
預(yù)測(cè)
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統(tǒng)計(jì)推斷
是基于數(shù)據(jù)得出正式結(jié)論的過(guò)程
——不確定性
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www.kaggle.com是大數(shù)據(jù)競(jìng)賽的平臺(tái)，上面都是平時(shí)遇到的問(wèn)題。
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第一章小結(jié)
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how to deal with your problem
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training data : data()
realizing the data: ?data name
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包的安裝與使用 install.(" name package")
library(name)
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