《R 语言数据分析教程及案例》是一本针对初学者的详细指南，旨在帮助读者掌握R语言的基本知识和技能，从而能够有效地进行数据分析。本教程由李东风编著，于2023年4月26日发布，内容涵盖R语言的各个方面。 在介绍部分，作者首先阐述了R语言的历史和特点。R语言起源于1990年代，由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发，现已成为统计分析和图形绘制的主流工具。其主要特点是开源、免费、拥有庞大的社区支持，以及丰富的统计分析和数据可视化功能。 关于R语言的下载与安装，教程指出，用户可以从CRAN（Comprehensive R Archive Network）官方网站获取最新版本的R软件，并提供了详细的安装步骤。同时，教程还讲解了如何管理R的扩展软件包，这些包极大地丰富了R的功能，如数据处理、机器学习等。 在基础R软件的用法部分，教程介绍了R的命令行界面，包括基本的输入和输出操作。此外，RStudio作为一款强大的集成开发环境（IDE），它的使用方法也在教程中得到详解，它提供了一种更高效的工作环境，包括代码编辑、调试、项目管理等功能。 Qmd文件是教程中提到的一种文档格式，通常与Quarto或Markdown相关，用于编写具有混合内容（文本、代码和结果）的文档。学习Qmd文件的使用，可以帮助用户更好地组织和展示R代码及分析结果。 在R语言入门部分，教程通过运行样例来教授基本概念。这包括在命令行界面执行计算、使用数学函数、创建自定义函数，以及理解和操作向量。向量是R语言中的基本数据结构，用于存储同类型的数据。此外，教程还介绍了工作空间的概念，它是R保存所有变量和对象的地方，以及如何管理这些对象。 绘图是R语言的一大强项，教程提供了绘图示例，教读者如何利用R制作统计图表，这对于数据分析的可视化至关重要。同时，教程还展示了如何进行简单的统计汇总，如平均值、中位数、标准差等，这些都是数据分析的基础步骤。 教程介绍了如何运行源程序文件，这意味着用户可以编写完整的R脚本，保存并重复执行，这在处理复杂任务时非常有用。附录中的数据提供了实践操作的素材，让读者有机会将所学应用到实际数据上。 《R 语言数据分析教程及案例》为学习者提供了一个全面的学习路径，从安装R和RStudio，到掌握基本语法、向量操作、绘图、统计分析等，一步步引导读者深入理解R语言，以便在数据分析领域游刃有余。

本次《PowerBI数据分析师15天修炼教程》是本人结合实际工作经验和理论学习撰写的一套学习教程，内容详实。通过本教程的系统学习，能够对数据分析特别是如何使用PowerBI进行数据分析大有帮助，让您快速成为一名PowerBI数据分析师。具体教程结构如下： 第一部分：数据分析入门。包括概述、数据角色、数据分析师、Power BI简介等内容。 第二部分：准备分析数据。包括获取数据、数据清理、转换和加载数据等内容。 第三部分：模型数据设计。包括数据模型设计 、DAX、度量值等内容。 第四部分：优化模型性能。包括优化措施、监测性能等内容。 第五部分：数据如何可视化。包括分页报表、数据驱动故事、视觉对象等内容。 第六部分：Power BI数据分析。包括使用 AI 视觉对象、在 Power BI 中执行分析等内容。 第七部分：管理工作区和数据集。包括实现行级别安全性、创建和管理工作区、管理数据集等内容。

【主要内容】 引言 数据挖掘的概念与分类体系 数据挖掘的原理与方法 数据挖掘的相关国际标准 数据挖掘系统结构 数据挖掘系统设计中的若干问题 数据挖掘新技术

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拓扑数据分析教程 KAJI静夫撰写 这本Jupyter笔记书是为以下在线活动准备的：2020年6月18日至19日举行的 。 主要例子 单击在Google Colaboratory中打开Jupyter笔记本。 这包括 使用持久同源性从各种类型的数据（点云，图形，图像，体积，时间序列）中提取特征 使用拓扑特征进行回归/分类 降维保留拓扑特征 可视化揭示数据的形状 深度学习X TDA 展示如何将深度学习和持久同源性相结合。 NLP示例（矢量化和可视化） 作为自然语言处理的一个例子，我们看一下arXiv上的数学论文。 本示例仅在本地运行，而不在Google Colab上运行。 我没有认真调整参数，但是我希望这个示例可以作为更严肃的NLP应用程序的起点。 如果您没有gensim和nltk，请安装它们 conda install gensim nltk pip install kma

很不错的教学方法，我从我老师那儿弄来的，希望大家喜欢。

本教程涵盖了SPSS的各个分析的教程，适合初学者。PPT已经按章节分好，包含 1、SPSS简介 2、变量、数据文件、系统参数 3、统计描述 4、均值比较和T检验 5、方差分析 6、相关分析 7、回归分析 8、聚类分析与判别分析 9、因子分析 10、非参数检验

《空间数据分析教程》是2010年科学出版社出版的图书，作者是王劲峰，廖一兰，刘鑫。

共10个章节，由浅入深介绍数据挖掘算法，含配套数据源和源代码 10个章节信息如下： 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap1_intro 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap2_data 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap3_data_exploration 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap4_basic_classification 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap5_alternative_classification 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap6_basic_association_analysis 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap7_extended_association_analysis 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap8_basic_cluster_analysis 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap9_advanced_cluster_analysis 精品 干货 数据挖掘数据分析配套纯英文版教程课件 chap10_anomaly_detection