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快速成為R語言全棧數據分析師
2017-02-15
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R源自90年代S編程語言的一個開源版本，主要用于統計分析、繪圖、數據挖掘，在高校及商業統計分析領域非常受歡迎。最新的O’Reilly數據科學薪資調查也將R列為最高薪的數據科學家使用技能之一。當然，R最吸引人的地方在于它的趣味性，它可以用幾行簡單的代碼生成圖表和圖以及完成強大的任務功能。如果你選擇一門語言作為數據分析入門，我推薦R語言，因為接觸后你必將會被它的魅力所吸引。
關于R語言學習，其實并沒有快速學習的方法，系統學習、實踐運用、獨立思考、社區運用是最快速的方法。本文在此推薦一些R語言學習的網站社區、書籍、視頻及項目實戰資源。

一、推薦幾個學習R語言的社區
1.下載安裝R語言：（R和R Studio）
http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/
www.rstudio.com
2. 幫助你學習和使用R語言的資源：
http://www.ats.ucla.edu/stat/
http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Courses/R/Peking/index.html
3.社區幫助
丨R自帶的幫助文檔
丨Google，善用英文搜索
丨http://Stackoverflow.com牛人聚集，99.9%的R問題都可以在上面找到你想要的答案;
丨R Mailing List:https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help;


二、R語言學習書籍
系統學習一門語言的方法當然是閱讀。
1.初級入門
《153分鐘學會R》。首先推薦劉思喆的這本書，收集了R初學者提問頻率最高的153個問題，可以快速讀完。讀完這本書，對R也就有了初步感性的認識。
《An Introduction to R》。官方的入門小冊子，中文譯名為《R導論》。這本書結構比較完整，通過閱讀和學習可以很好地搭建R的知識架構。
《R in action》，中文譯名為《R語言實戰》。有了一定的基礎之后，要去讀一些經典書籍慢慢開始上手。這本書從R的下載安裝手把手帶你入門，對R語言實際中使用的基本方法介紹得比較詳細精準。讀完這本書算是完成基本入門了。
2.高級入門
《Statistics with R》和《The R book》。經典教材。兩本書已經不再限于R基礎了，而是結合了數據分析的各種常見方法來寫就的，比較系統的介紹了R在線性回歸、方差分析、多元統計、R繪圖、時間序列分析、數據挖掘等各方面的內容。
看完之后你會發現，原來R能做的事情這么多，而且做起來是那么簡潔。
3.繪圖與可視化
《R Graphics Cookbook》，中文書名為《R數據可視化手冊》?？梢暬L圖是R語言的優勢。本書是經典的R可視化教程，全面介紹了R中繪圖系統。該書對應的有一個網站，google一下就可以了。
《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》，中文版譯名為《ggplot2：數據分析與圖形藝術》。GGplot2被很多人認為是R中最優秀的繪圖包。
4.時間序列分析
《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。中文譯名為《時間序列分析及應用：R語言》。
該書介紹了各種時間序列分析的經典方法及實現各種經典方法的R代碼。
5.數據挖掘
《Data Mining with R: learing with case studies》（中文版譯名《R數據分析：方法與案例詳解》）。數據挖掘方面的書并不多，不過，R中數據挖掘方面的包已經足夠多了，參考包中的幫助文檔就足夠了。

三、R語言學習視頻推薦
1.CDA.CN新開設CDA公開課欄目，旨在傳播數據分析、大數據領域知識與智慧，力求為愛學習的學員創造一個公開的免費課程平臺
R語言數據分析：http://www.ruiqisteel.com/gkk/1.html
2.Coursera公開課：https://www.coursera.org/
推薦約翰.霍普金大學的數據科學系列課程：《數據科學家的工具箱》、《R語言程序開發》、《探索性數據分析》、《統計推斷》《回歸模型》、《數據產品開發》

四、項目實戰
讀萬卷書，不如行萬里路。如果你的知識儲備和R語言編程能力已經足夠，想進一步提升的最好方法就是參與項目實踐或者競賽、實習。
1.www.kaggle.com （數據挖掘競賽網站，有實戰的項目和數據可供下載訓練，實力強的也可以去挑戰高額獎金，同時已經結束的競賽有前三名的代碼和報告可供下載學習）
2.CDA舉辦的競賽，阿里巴巴算法天池算法大賽等；

當然，如果你面臨自學太慢而無人指導，資源太多而無從選擇，獨自學習而無人交流，初學數據分析而缺乏入門經驗。CDA給你提供了一個便捷入門的方式和平臺。
CDA數據分析師結合國內外行業領先師資力量和企業一同精心設計了R語言數據分析課程，采用市場上最受歡迎的統計分析工具R語言，通過豐富、實際的教學內容，幫你為數據分析師職位做好準備！

【課程信息】
北京&遠程：2017年2月25~3月19日（周末8天）
授課安排：現場班6900元，遠程班4900元
(1) 授課方式：面授直播兩種形式，中文多媒體互動式授課方式
(2) 授課時間：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑) 
(3) 學習期限：現場與視頻結合，長期學習加練習答疑。

【報名流程】
1.在線填寫報名信息
官網端：http://www.ruiqisteel.com/kecheng/43.html
微信端：

2. 給予反饋，確認報名信息
3. 網上繳費
4. 開課前一周發送電子版課件和教室路線圖

【課程大綱】
第一階段：數據分析概念與R編程
1.商業數據分析的本質
2.R介紹、R與RStudio安裝
3.R語言編程與數據整合
4.R基本數據類型
5.R基本數據結構
6.R程序控制
7.函數與包
8.數據合并與規整

第二階段：數理統計與SQL數據庫
1.R語言編程與數據整合
2.SQL及關系型數據庫基本概念
3.SQL語言與R SQL實現
4.描述性統計分析和特征選取
5.描述統計與探索數據分析
6.APPLY函數族
7.R基礎繪圖包
a.案例：暢銷品分析
b.案例：產品銷售情況指標分析

第三階段：數理統計與數據可視化
1.描述性統計分析和特征選取
2.GGplot2繪圖介紹
3.使用SQL進行數據匯總
4.統計推斷基礎
5.假設檢驗與單樣本T檢驗
6.兩樣本T檢驗
7.方差分析
a.案例：產品銷售情況指標展現
b.案例：房價影響因素分析

第四階段：統計推斷與精益管理
1.統計推斷基礎
2.相關分析、卡方檢驗
3.簡單線性回歸
4.精益化管理
5.Dashboard 設計與應用
6.特設分析(Ad Hoc Analysis)
7.對比測試(A/B testing)
a.案例：基于宏觀經濟指標的產品產量預測模型
b.案例：注冊方式對客戶轉化率的影響

第五階段：市場分析方法與模式識別模型
1.市場調研與數據采集方法
2.連續變量間關系探索與壓縮
3.聚類分析(客戶分群)
4.對應分析與多維尺度
a.案例：信貸綜合打分
b.案例：各地經濟發展數據分析

第六階段：客戶分析方法與分類模型
1.線性回歸介紹
2.線性回歸診斷
3.分類變量分析
a.案例：信用卡客戶價值預測
b.案例：電信客戶流失預測

第七階段：時間序列與綜合案例
1.時間序列的定義
2.指數平滑法
3.時間序列模型ARIMA方法
4.信用卡產能預測案例
5.營銷效果評估
6.某品牌香煙市場調研案例
7.業務數據分析師課程總結
a.案例：人口數據預測
b.案例：航空公司客運量預測

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