数据是信息时代的“新能源”。从金融到零售，从电商到体育，数据科学都成为成功决策的基础，广泛应用在营销优化、风险控制、客户关系等商业领域。

【数据分析师-R语言】以CDA数据分析师标准大纲要求从统计理论方法—数据分析软件应用（R）—数据挖掘和机器学习（R）—数据可视化（ggplot，echartr等）整套数据分析流程技术系统讲解，还将结合游戏、金融、银行、客户关系管理等行业真实需求出发全部用实际案例教学来使所学项目课程更能符合企业要求。

课程内容

• 利用决策树建立银行业风险分类预测模型及年收入预测
• 分类树与回归树
• 分类树的学习及测试阶段
• 分类树的种类及分类树的归纳学习原理
• 分类树的属性选择
• 分类树的砍树方法
• 分类树与分类规则
• 回归树的归纳学习原理
• 回归树的改进-模型树
• 回归树的属性选择方法
• 以R语言进行分类树模型建置及算法参数调整
• 以R语言进行回归树模型建置及算法参数调整
• 配套资料.zip
  

课程地址：《R语言数据分析师（体验课）》
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