誰(shuí)說(shuō)菜鳥不會(huì)數(shù)據(jù)分析（R語(yǔ)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(yǔ)言

第2 章 R 語(yǔ)言概況
2.1 R 語(yǔ)言簡(jiǎn)介
2.2 R 語(yǔ)言的特點(diǎn)
2.3 R 語(yǔ)言包
2.3.1 函數(shù)
2.3.2 包
2.4 R 語(yǔ)言的使用場(chǎng)景
2.5 RStudio 簡(jiǎn)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(jiǎn)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(yǔ)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(shí)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(jiǎn)單計(jì)算
4.6.2 時(shí)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(duì)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(jiǎn)介
5.10.2 簡(jiǎn)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(jiǎn)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