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【图书】R语言商务数据分析实战
第8任务： 3.3 使用K-means算法进行客户分群
查看课程
任务列表
第1任务： 1.1 认识数据分析
第2任务： 1.2熟悉R语言数据分析工具
第3任务： 2.1 了解购物篮分析
第4任务： 2.2 分析商品销售情况
第5任务： 2.3使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型
第6任务： 3.1 了解航空公司现状和客户价值分析
第7任务： 3.2预处理航空客户数据
第8任务： 3.3 使用K-means算法进行客户分群
第9任务： 4.1.1 财政收入预测背景和方法
第10任务： 4.1.2 了解财政收入预测的方法
第11任务： 4.1.3 熟悉财政收入预测步骤据与流程
第12任务： 4.2 分析财政收入数据特征的相关性
第13任务： 4.3.1 了解Lasso回归方法
第14任务： 4.3.2 Lasso回归的实现
第15任务： 4.4.1 了解灰色预测算法
第16任务： 4.4.2了解SVR算法
第17任务： 4.4.3 灰色预测算法和SVR算法实现
第18任务： 5.1 案例背景
第19任务： 5.2 效验数据的平稳性与纯随机性
第20任务： 5.3 模型构建
第21任务： 6.1 案例背景
第22任务： 6.2 信息完善程度与逾期率的关系
第23任务： 6.2.1 信息修改及经济发展情况与逾期率的关系
第24任务： 6.3.1 使用第三方平台信息构建新特征
第25任务： 6.3.2 对登录信息表与更新信息表进行长宽度转换
第26任务： 6.3.3 清洗P2P信贷数据
第27任务： 6.3.4 数值型数据缺失值处理
第28任务： 6.4 模型的构建与预测
第29任务： 7.1 了解某网站现状与智能推荐系统
第30任务： 7.2 使用R连接数据库并提取数据
第31任务： 7.3 统计网页整体流量状况（1）
第32任务： 7.3 统计网页整体流量状况（2）.mp4
第33任务： 7.4 预处理网页浏览数据
第34任务： 7.5 构建智能推荐模型
第35任务： 8.1 了解电商企业现状与文本情感分析流程
第36任务： 8.2 获取电商产品评论数据
第37任务： 8.3 对电商产品评论数据进行预处理
第38任务： 8.4 评论数据情感倾向分析
第39任务： 8.5 使用LDA模型进行主题分析
第40任务： R语言商务数据分析实战-源数据和代码.zip
第41任务： R语言商务数据分析实战-PPT.zip
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张老师
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