R语言商务数据分析实战全套教案
R语言商务数据分析实战介绍课件
02
缺失值处理：R语言提供了多 种缺失值处理方法，如删除、 填充、插值等，可以帮助用户 快速处理缺失值。
03
数据类型转换：R语言提供了 数据类型转换函数，如as
04
数据合并：R语言提供了数据 合并函数，如merge()、 bind_rows()等，可以帮助用 户快速合并多个数据集。
R语言在数据建模中的应用
统计分析：R语言 提供了丰富的统计 分析工具，包括描 述性统计、假设检 验、回归分析等。
数据可视化：R语 言支持各种类型的 数据可视化，包括 散点图、柱状图、 饼图、箱线图等。
机器学习：R语言 支持各种机器学习 算法，包括分类、 聚类、回归、关联 规则等。
生物信息学：R语 言在生物信息学领 域有广泛的应用， 包括基因数据分析、 蛋白质结构预测等。
础上开发
随着大数据和人工智能的 发展，R语言在商务数据 分析领域得到广泛应用
R语言的特点与优势
01
开源免费：R语言是开源的，可 02
跨平台：R语言可以在Windows、
以免费使用和修改。
Mac和Linux等多种操作系统上
运行。
03
强大的统计分析功能：R语言提 04
可视化：R语言提供了多种可视
供了丰富的统计分析工具和函数，
R语言学习与实战经验总结
R语言学习资源：书籍、在线教程、 01 博客、论坛等
R语言实战案例：数据分析、数据 02 可视化、机器学习等
R语言学习技巧：多练习、多思考、 03 多交流
R语言实战经验：从简单案例开始， 0 4 逐步提高难度，积累实战经验
谢谢
化工具，可以生成各种类型的图
可以处理各种类型的数据。
表，如柱状图、饼图、散点图等。
《R语言数据分析》课程教案—07电子商务网站智能推荐服务
第7章电子商务网站智能推荐服务教案一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标主要介绍协同过滤算法在电子商务领域中实现用户个性化推荐的应用。
通过对用户访问网页日志的数据进行分析与处理，采用基于物品的协同过滤算法进行建模分析，最后通过模型评价与结果分析，得到智能推荐模型。
2.基本要求（1）熟悉网站智能推荐的步骤与流程。
（2）掌握简单的统计分析方法，运用于网页流量的统计。
（3）对某网站数据进行预处理，包括数据去重、数据变换和特征选取。
（4）使用协同过滤算法对某网站进行智能推荐。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）什么是智能推荐？（2）生活中常见的智能推荐服务有哪些？（3）实现智能推荐的算法有哪些？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）网站的推荐流程是怎么样的？（2）协同过滤算法除了基于物品的算法外，还有哪些？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）除了协同过滤算法外，能否使用其他算法预测实现网站的智能推荐？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）了解智能推荐服务应用场景。
（2）了解某法律网站现状与数据的基本情况。
（3）熟悉网站智能推荐的步骤与流程。
（4）分析原始数据用户点击的网页类型，得到统计分析结果。
（5）根据原始数据用户浏览网页次数的情况进行统计分析。
R语言商务数据分析实战介绍课件
10
高级可视化：用 于展示复杂的数
据分析结果
R语言与其他工具的整合
R语言与Excel的整合：使用R语言处理Excel数据， 提高数据处理效率
R语言与SQL的整合：使用R语言进行数据库操作， 实现数据查询、处理和分析
R语言与Python的整合：使用R语言和Python进 行混合编程，提高数据分析能力
7
结果可视化：将分析结果以图表、仪表盘等 形式进行可视化展示，便于理解和决策
结果与结论
通过R语言数 据分析，发现 业务问题并提
出解决方案
提高了数据分 析效率，降低
了人工成本
提升了业务决 策的准确性和
科学性
证明了R语言 在商务数据分 析中的实用性
和价值
高级数据分析方法
01
线性回归：用于 预测连续型变量
更紧密的与其他编程语言的集成：R 语言将提供更便捷的与其他编程语言 的集成，如Python、Java等。
03
R语言包：安装 并加载R语言包， 如tidyverse、 ggplot2等，用 于数据分析和可 视化。
04
R语言帮助：使 用R语言内置的 帮助系统，如 help()、?、??等， 获取R语言函数 和包的详细信息。
R语言的基本语法
● 变量赋值：使用"<-"或"="进行变量赋值 ● 数据类型：包括数值型、字符型、逻辑型等 ● 向量：使用"c()"函数创建向量，支持数值、字符、逻辑等多种类型 ● 矩阵：使用"matrix()"函数创建矩阵，支持数值、字符、逻辑等多种类型 ● 数据框：使用"data ● 列表：使用"list()"函数创建列表，用于存储不同类型的数据 ● 函数：使用"function()"函数创建函数，支持自定义函数 ● 条件语句：使用"if()else()"语句进行条件判断 ● 循环语句：使用"for()"和"while()"进行循环操作 ● 包：使用"library()"函数加载包，支持安装和卸载包
《R语言商务数据分析实战》教学课件—02商品零售购物篮分析
销量排行前10商品的销量及其占比
商品名称
销量
销量占比
全脂牛奶
2513
0.057947287
其他蔬菜
1903
0.043881292
面包卷
1809
0.041713745
苏打
1715
0.039546199
酸奶
1372
0.031636959
《R语言商务数据分析实战》
第2章 商品零售购物篮分析
目录
1
了解购物篮分析
2
分析商品销售状况
3
使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型
4
小结
分析商品零售企业现状
➢ 现代商品种类繁多，顾客往往会由于需要购买的商品众多而变得疲于选择，且顾客并不会因为商品选择丰 富而选择购买更多的商品。
例如，货架上有可口可乐和百事可乐，若顾 客需要选购可乐若干，或许会同时购买两种 可乐，但是购买可乐的数量大多数情况下不 会因为品牌数量增加而增加。
目录
1
了解购物篮分析
2
分析商品销售状况
3
使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型
4
小结
了解Apriori算法的基本原理与使用方法
关联规则算法主要用于寻找数据中项集之间的关联关系，基于样本的统计规律，进行关联规则分析。根据所 分析的关联关系，可从一个特征的信息来推断另一个特征的信息。当信息置信度达到某一阈值时，就可以认 为规则成立。
了解Apriori算法的基本原理与使用方法
Apriori算法是常用的关联规则算法之一，也是最为经典的分析频繁项集的算法，第一次实现在大数据集上可 行的关联规则提取的算法。 在介绍Apriori算法前引入几个相关概念。 ➢ 置信度、支持度和提升度 ➢ 频繁项集 ➢ 优缺点与适用场景 ➢ apriori函数及其参数介绍
《R语言数据分析》课程教案(全)
《R语言数据分析》课程教案（全）第一章：R语言概述1.1 R语言简介介绍R语言的发展历程、特点和应用领域讲解R语言的安装和配置1.2 R语言基本操作熟悉R语言的工作环境学习如何创建、保存和关闭R剧本掌握R语言的基本数据类型（数值型、字符串、逻辑型、复数、数据框等）1.3 R语言的帮助系统学习如何使用帮助文档（help()、?、man()函数）掌握如何搜索和安装R包第二章：R语言数据管理2.1 数据导入与导出学习如何导入CSV、Excel、txt等格式的数据掌握如何将R数据导出为CSV、Excel等格式2.2 数据筛选与排序掌握如何根据条件筛选数据学习如何对数据进行排序2.3 数据合并与分割讲解数据合并（merge、join等函数）的方法和应用场景讲解数据分割（split、apply等函数）的方法和应用场景第三章：R语言统计分析3.1 描述性统计分析掌握R语言中的统计量计算（均值、中位数、标准差等）学习如何绘制统计图表（如直方图、箱线图、饼图等）3.2 假设检验讲解常用的假设检验方法（t检验、卡方检验、ANOVA等）掌握如何使用R语言进行假设检验3.3 回归分析介绍线性回归、逻辑回归等回归分析方法讲解如何使用R语言进行回归分析第四章：R语言绘图4.1 ggplot2绘图系统介绍ggplot2的基本概念和语法学习如何使用ggplot2绘制柱状图、线图、散点图等4.2 基础绘图函数讲解R语言内置的绘图函数（plot、barplot、boxplot等）掌握如何自定义图形和调整图形参数4.3 地图绘制学习如何使用R语言绘制地图讲解如何使用ggplot2绘制地理数据可视化图第五章：R语言编程5.1 R语言编程基础讲解R语言的变量、循环、条件语句等基本语法掌握如何编写R函数和模块化代码5.2 数据框操作学习如何使用数据框进行编程讲解如何使用dplyr等工具包进行数据框操作5.3 面向对象编程介绍R语言的面向对象编程方法掌握如何使用R6和S3编程范式第六章：R语言时间序列分析6.1 时间序列基础介绍时间序列数据的类型和结构学习时间序列数据的导入和预处理6.2 时间序列分解讲解时间序列的分解方法，包括趋势、季节性和随机成分使用R语言进行时间序列分解6.3 时间序列模型介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）学习如何使用R语言建立和预测时间序列模型第七章：R语言机器学习7.1 机器学习概述介绍机器学习的基本概念、类型和应用学习机器学习算法选择的标准和评估方法7.2 监督学习算法讲解回归、分类等监督学习算法使用R语言实现监督学习算法7.3 无监督学习算法介绍聚类、降维等无监督学习算法使用R语言实现无监督学习算法第八章：R语言网络分析8.1 网络分析基础介绍网络分析的概念和应用领域学习网络数据的导入和预处理8.2 网络图绘制讲解如何使用R语言绘制网络图学习使用igraph包进行网络分析8.3 网络分析应用介绍网络中心性、网络结构等分析方法使用R语言进行网络分析案例实践第九章：R语言生物信息学应用9.1 生物信息学概述介绍生物信息学的概念和发展趋势学习生物信息学数据类型和常用格式9.2 生物序列分析讲解生物序列数据的导入和处理使用R语言进行生物序列分析9.3 基因表达数据分析介绍基因表达数据的特点和分析方法使用R语言进行基因表达数据分析第十章：R语言项目实战10.1 数据分析项目流程介绍数据分析项目的流程和注意事项10.2 R语言项目实战案例一分析一个真实的统计数据集，实践R语言数据分析方法10.3 R语言项目实战案例二使用R语言解决实际问题，如商业分析、社会研究等10.4 R语言项目实战案例三结合数据库和API接口，进行大规模数据分析和处理重点和难点解析重点环节1：R语言的安装和配置解析：R语言的安装和配置是学习R语言的第一步，对于初学者来说，可能会遇到操作系统兼容性、安装包选择等问题。
《R语言数据分析》课程教案—04财政收入预测分析
第4章财政收入预测分析教案一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标主要介绍原始数据的相关性分析、特征的选取、构建灰色预测和支持向量回归预测模型、模型的评价四部分内容。
在财政收入相关数据的相关性分析中，采用简单相关系数对数据进行了分析；在特征选取中，运用广泛使用的Lasso回归模型；在模型的构建阶段，针对历史数据首先构建了灰色预测模型，对所选特征的2014年与2015年的值进行预测，然后根据所选特征的原始数据与预测值，建立支持向量回归模型，得到财政收入的最终预测值。
2.基本要求（1）了解财政收入预测的背景知识，分析步骤和流程。
（2）掌握相关性分析方法与应用。
（3）掌握用Lasso模型特征选取方法。
（1）掌握灰色预测和支持向量回归算法的原理与应用。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）市财政收入的构成是什么？（2）影响财政收入的相关因素有哪些？（3）市财政收入预测的意义在哪里？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）相关性分析的使用场景有哪些？（2）Lasso回归使用场景有哪些？（3）为何要提取关键特征？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）除了SVR还有很多回归算法，能否使用其他回归算法解决该需求？（2）国家数据网有很多类似数据，能否预测某个省的财政收入呢？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）财政收入预测的背景知识，分析步骤和流程。
R语言商务数据分析实战-教学大纲
《R语言商务数据分析实战》教学大纲课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分一、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。
数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设R语言商务数据分析实战课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会分析案例的流程，使用R语言实现流程的每一个步骤，包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等，掌握Apriori算法、K-Means 算法、灰色预测算法、SVR算法、GBM算法、协同过滤算法的应用，以及ARIMA模型和LDA模型的应用。
将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材韩宝国，张良均．R语言商务数据分析实战[M]．北京：人民邮电出版社．2018．2.参考资料[1] 张良均．R语言数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2] 张良均．R语言与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．。
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计一、课程概述商务数据分析是在企业中进行数据分析的应用，目的是为了帮助企业更好的理解市场、产品、客户等各种方面的数据，从而更好的制定发展战略。
本课程主要介绍商务数据分析的方法和应用，同时结合R语言进行实际操作示范，提升学生的数据分析技能。
二、课程目标本课程的主要目标是让学生了解商务数据分析的基础知识和方法，了解商务数据分析在企业中的应用。
同时，本课程也要求学生掌握R语言的使用，能够熟练的使用R语言进行商务数据分析。
三、课程内容1. 商务数据分析基础•商务数据分析的定义和意义•商务数据分析的过程和组成•商务数据分析的方法和工具•商务数据分析在企业中的应用2. R语言基础•R语言的介绍和安装•R语言基础语法•R语言的数据类型和数据结构•R语言的函数和包的使用3. 整理数据•数据的导入和导出•数据的清理和整理•数据的变换和重构4. 描述统计分析•数据的基本统计量和可视化•四分位数和箱线图•概率分布和分布计算•假设检验和置信区间5. 预测模型建立•线性回归模型•时间序列分析和预测•探索性数据分析•聚类分析和分类树6. 商务数据分析案例分析•经典商务数据案例分析•实际商务数据分析案例四、教学方式本课程采用讲解和实践相结合的教学方式，每个章节的教学内容都通过案例实践来展示。
通过丰富的案例实践，让学生熟练掌握R语言的使用和商务数据分析的方法。
五、评分方式本课程的评分方式采用平时作业和实践项目结合的方式。
平时作业占总评分的40%，实践项目占总评分的60%。
其中实践项目以小组为单位，每个小组需要完成一份商务数据分析报告，报告需要包括数据分析方法、数据清洗和整理、分析结果、结论和展示等内容，报告成果占实践项目总评分的90%。
每个小组还需要在课堂上进行报告展示，展示成果占实践项目总评分的10%。
六、参考书目1.《商务数据分析与应用（R语言实战）》2.《商务数据分析:方法与工具》3.《商务数据分析实战》4.《R语言实战》七、结语商务数据分析是当今企业发展过程中不可缺少的一个环节。
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计 (2)
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计背景数据分析已成为商务领域非常重要的技能之一。
全球各大企业都在积极开展数据分析工作，商务数据分析需求不断增长。
在这样的背景下，本课程设计旨在通过R语言深入探索商务数据分析的理论和实践应用。
目的本课程设计旨在通过案例研究和实际应用来提高学生的商务数据分析能力和实践技能，学习R语言对商务数据进行管理、分析和可视化的基础知识。
内容设计第一章：商务数据基础与R语言介绍主要介绍商务数据的定义，采集和处理方法，以及R语言的基本语法和使用。
其中包括R语言的安装及环境配置、R语言主要数据类型及数据输入输出、R语言基础语法等。
第二章：数据清洗和管理主要介绍数据清洗和管理的步骤和方法，包括数据处理、数据清洗、数据整合和数据管理。
同时还包括了数据预处理的步骤以及数据索引和排序等。
第三章：数据可视化主要介绍数据可视化的基础知识和实践技能。
通过R语言可视化工具包对商务数据进行可视化处理和分析。
包括数据可视化类型、绘图函数和实际案例应用等。
第四章：统计分析主要介绍商务数据分析的统计基础。
包括描述性统计分析、数据可视化、假设检验、回归分析、时间序列分析等内容。
同时也介绍R语言在统计分析方面的应用。
第五章：人工智能与商务数据分析主要介绍人工智能的概念以及人工智能在商务数据分析中的应用。
其中也包括了机器学习和深度学习的基础知识。
课程参考资料•《R语言实战》许文金编著，人民邮电出版社，2016年•《R语言数据分析实战》魏秀芳、叶向阳编著，中国人民大学出版社，2017年•《商务数据分析理论与实践》殷毅编著，清华大学出版社，2020年课程评价方式•期末卷面成绩占60%•课堂参与、作业得分和贡献度占40%总结本课程设计通过R语言对商务数据进行管理、分析和可视化的基础知识及应用，旨在提高学生的商务数据分析能力和实践技能，帮助学生在商务领域获得技术优势和竞争优势。
同时，课程内容针对实际商务问题，让学生在意识到数据管理和分析的重要性的同时，获得商务数据分析能力，具有实际应用价值。
《R语言商务数据分析实战》教学课件—08电子商务网站智能推荐服务(2)
划分正确的网页类别
➢ 对用户访问知识页面的翻页记录进行分类，分类的结果如表所示。
用户 978851598 978851598 978851598 978851598 978851598
类别1 zhishi zhishi zhishi zhishi zhishi
类别2 jiaotong jiaotong
占比 61.31% 17.32% 6.79% 3.54% 11.04%
选择用户和用户访问网页记录
由于推荐系统模型的输入数据需要， 需对处理后的数据进行特征选择，选 择符合模型输入要求的特征。根据分 析目标得出，知识是该企业主要业务 来源之一，故筛选知识相关的用户和 用户访问网页记录，将该类网页用户 和用户访问数据作为模型分析的输入 数据。
用户ID 978851598 978851598 978851598 978851598 978851598 978851598
时间
访问网页
2015-02-11 15:24:25
http://www.****.com/info/jiaotong/jtlawdljtaqf/201410 103308246.html
用户ID 978851598
时间 2015-02-11 15:26:10
访问网页
http://www.****.com/info/jiaotong/jtlawdljtaqf/2014 10103308246.html
划分正确的网页类别
为了得到更好的推荐结果，在处理数据的过程中对访问网页数据进行进一步分类，如图所示。知识类是由婚 姻、劳动等小的类别组成。原始数据中知识类无法进一步进行内部分类，结合业务采用网址构成的方法对知 识类网页内部进行分类。
因此将其他的特征删除，选择的用户 与用户访问网页记录，其输入数据集 如表所示。
《R语言数据分析》课程教案—03航空公司客户价值分析
第3章航空公司客户价值分析教案一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标结合航空公司客户价值分析的案例，重点介绍数据分析算法中K-Means聚类算法在客户价值分析中的应用。
针对RFM客户价值分析模型的不足，使用K-Means算法构建航空客户价值分析LRFMC模型，详细描述数据分析的整个过程。
2.基本要求（1）熟悉航空公司客户价值分析的步骤与流程。
（2）了解RFM模型的基本原理，以及K-Means算法的基本原理。
（3）构建航空客户价值分析的关键特征。
（4）比较不同类别客户的客户价值，制定相应的营销策略。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）客户价值分析是什么？（2）影响航空公司客户价值的相关因素有哪些？（3）航空公司客户价值分析的意义在哪里？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）客户价值分析的使用场景有哪些？（2）航空客户价值分析的步骤与流程有哪些？（3）为何要构建关键特征？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）除了K-Means算法，能否使用其他算法进行客户价值分析？（2）构建K-Means模型时，为何要选取3为聚类数？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）了解航空公司现状与客户价值分析。
（2）熟悉航空公司客户价值分析的步骤与流程。
（3）处理数据的缺失值与异常值。
《R语言商务数据分析实战》教学课件—01R语言数据分析概述
第1章 R语言数据分析概述
目录
1
认识数据分析
2
熟悉R语言分析工具
3
小结
数据分析的概念
广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
广义数据分析
狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分 析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，
狭义数据分析
对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信 息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的 过程。
说明 R语言高性能的并行计算平台。 可以连接Spark的R包。 Rcpp在R中提供了一个高效的API,使得函数更快执行。 使用JIT提高R代码的速度。 使用并行来执行循环。
R语言数据分析常用的Packages
5. 数据库管理
完善的数据库连接接口是R语言的优势之一，可以提供MySQL，Oracle，PostgreSQL等数据库的接口，从而 实现对应数据库的读写操作。R语言常用的数据库管理Packages如表所示。
R语言提供了如表所示的Packages，进行基础的金融分析。
Package名称
说明
quantmod
定量金融模型和交易框架。
TTR
技术交易规则相关的数据和功能函数。
xts
可扩展的时间序列。
tseries
金融时间序列分析和计算。
fAssets
金融资产分析和建模。
R语言数据分析常用的Packages
9. 语言接口
对
分
交
回
比
组
叉
归
…
分
分
分
分
…
析
析
析
析
数据挖掘
智
关
R语言商务数据分析实战教学设计
R语言商务数据分析实战教学设计前言R语言作为一种基于统计学的计算机编程语言，在数据分析领域已经被广泛应用。
商务数据分析是一种关于商务实践、市场营销、企业战略的研究和分析，它需要在实际的工作中结合数据处理和分析，这时候R语言就可以发挥它的优势，对商务数据进行深度分析，从而为商务决策和发展提供支持与指导。
本文旨在介绍一种R语言商务数据分析实战教学设计，帮助学习者更好地掌握R语言商务数据分析的相关能力。
课程设计及实施课程目标课程目标是帮助学习者了解数据分析的基本方法和应用，在商务数据分析领域中可以熟练地使用R编程语言，能够采用图表、可视化工具等方式对商业数据做出合理分析和预测，并能够通过数据分析为管理和决策提供科学依据。
课程内容第一节、入门介绍在本节中，我们将介绍为何使用R语言进行商务数据分析、设置R语言开发环境、学习基本的语法和数据类型。
第二节、商务数据处理在第二节中，我们将介绍如何使用R语言对商务数据进行处理，包括数据清洗、数据预处理、数据变换、数据分隔、数据重塑等内容。
第三节、数据可视化在第三节中，我们将介绍如何使用R语言进行基本的数据可视化和图形生成，包括散点图、柱状图、折线图、箱线图等。
第四节、数据挖掘分析在第四节中，我们将学习如何使用R语言进行数据挖掘和分析，包括聚类分析、关联分析、分类分析、预测模型等。
第五节、实际案例分析在第五节中，我们将结合具体的商务数据案例进行实际操作，为学习者提供更加直观的理解和应用。
教学方法本课程采用定制化教学法，培养学生的实际操作能力和创新意识。
教师将采用多种教学模式，包括基础知识讲授、案例分析、作业、小组讨论、个人报告等教学方法，帮助学生深入学习和掌握。
同时，为了提高学生的自主学习能力和研究能力，我们将提供实验、自学课堂、实践项目等形式。
实践评估方式为了更好地促进学生的学习和创新意识，我们将采用多种评估方式，包括作业、考试、实验和小组讨论等。
其中，作业和考试占据主要权重，考察学生对商务数据分析的理解和掌握程度；实验和小组讨论分别占据一定比重，考察学生的实际操作能力和创新意识水平。
R语言商务数据分析实战-教学大纲
《R语言商务数据分析实战》教学大纲课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分一、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。
数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设R语言商务数据分析实战课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会分析案例的流程，使用R语言实现流程的每一个步骤，包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等，掌握Apriori算法、K-Means 算法、灰色预测算法、SVR算法、GBM算法、协同过滤算法的应用，以及ARIMA模型和LDA模型的应用。
将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材韩宝国，张良均．R语言商务数据分析实战[M]．北京：人民邮电出版社．2018．2.参考资料[1] 张良均．R语言数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2] 张良均．R语言与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．。
《R语言商务数据分析实战》教学课件—05金融服务机构资金流量预测
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案例目标
基于企业希望精确预测资金流入流出数量的需求，设定目标为：预测该金融服务机构8月每天的申购总额和赎 回总额，并与真实值进行对比，得到相对最优模型。
认识资金流量预测
企业资金流量的预测主要可以从资金流入和资金流出这两方面进行。 ➢ 资金的流入主要包括营业活动、投资活动和筹资活动的资金流入。 ➢ 资金的流出主要包括营业活动、投资活动和筹资活动的资金流出。营业活动的资金流出主要包括期间费用
特征 direct_purchase_amt
purchase_bal_amt purchase_bank_amt total_redeem_amt
consume_amt transfer_amt tftobal_amt tftocard_amt
share_amt category1 category2 category3 category4
特征 user_id report_date tBalance yBalance total_purchase_amt
含义 用户id 日期 今日余额 昨日余额 今日总购买量＝直接购买＋收益
示例 1234 20140407 109004 97389 21876
了解金融服务机构用户申购赎回数据的基本情况
了解金融服务机构用户申购赎回数据的基本情况
目前该金融服务机构已积累了大量用户资金流入与资金流出的记录，包含2013年7月1日至2014年8月31日的 申购和赎回信息，以及所有的子类目信息。
数据经过脱敏处理，脱敏之后的数据，基本保持了原数据分布。数据主要包括用户操作时间和操作记录，其 中操作记录包括申购和赎回两个部分。申购意味着资金流入，赎回意味着资金流出。金额的单位是分，即 0.01元人民币。如果用户今日消费总量为0，即consume_amt=0，则四个子类目为空。数据如表所示。
R语言商务数据分析实战全套教案
第1章R语言数据分析概述教案课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分本章学时：2学时一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标根据目前数据分析发展状况，将数据分析具象化。
而后介绍数据分析的概念，流程，目的以及应用场景。
阐述使用R语言进行数据分析的优势。
列举说明R语言数据分析重要Packages的功能。
2.基本要求（1）了解数据分析的概念。
（2）了解数据分析的流程。
（3）了解数据分析在实际中的应用。
（4）了解R语言数据分析中常用的Packages。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）数据分析能够做什么？（2）现实生活中存在哪些数据分析技术？（3）该如何进行数据分析？（4）R语言有哪些优势？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）数据分析的完整流程是怎样的？（2）数据分析的能够应用在那些场景？（3）R语言常用的Packages有哪些？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）数据分析是不是万能的？（2）分析本班人员的基本信息可以从哪些角度入手？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）数据分析的概念、流程与应用场景。
（2）R语言在数据分析中的优势。
（3）R语言常用的Packages。
《R语言商务数据分析实战》教学课件—05金融服务机构资金流量预测
Arima(y, order=c(0,0,0), seasonal=c(0,0,0), include.mean=TRUE, method=c("CSSML","ML","CSS"),...)
➢ 常用参数及其说明，如表所示。
参数名称
特征 user_id report_date tBalance yBalance total_purchase_amt
含义 用户id 日期 今日余额 昨日余额 今日总购买量＝直接购买＋收益
示例 1234 20140407 109004 97389 21876
了解金融服务机构用户申购赎回数据的基本情况
识别模型阶数
➢
识别模型阶数
➢
建立ARIMA模型
1. 模型定阶
对通过平稳性检验和纯随机性检验的数据建立ARIMA模型。首先识别模型的阶数，在这里将采用BIC准则进 行定阶。
➢ 在R语言中，可以使用TSA包中的armasubsets函数并画出BIC图来进行BIC准则定阶，其基本语法如下。
armasubsets(y, nar, nma, = "Y", ar.method = "ols", ...)
include.mean 接收boolean。表示是否包含常数项。默认为TRUE。
Box.test(x, lag = 1, type = c("Box-Pierce", "Ljung-Box"), fitdf = 0)
➢ 常用参数及其说明，如表所示。
参数名称 x lag
type
说明
《R语言商务数据分析实战》教学课件—09 电商产品评论数据情感分析
Element: <author>
Element: <year>
Element: <price>
Text: Giada De Laurentiis
Text: 2005
Text: 30.00
了解R语言获取网络数据的方法
2. JSON（JavaScript Object Notation，JS对象标记）
➢ 评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反应了人们的态度、立场和意见，具有非常 宝贵的研宄价值。一方面，对企业来说，企业需要根据海量的评论文本数据去更好的了解用户的个人 喜好，从而提高产品质量，改善服务，获取市场上的竞争优势。另一方面，消费者需要在没有看到真 正的产品实体、做出购买决策之前，根据其他购物者的评论了解产品的质量、性价比等信息，为购物 抉择提供参考依据。
案例目标
本次数据挖掘建模目标如下。
➢ 了解如何使用R语言对互联网信息进行爬取。 ➢ 熟悉文本分析的基本步骤。 ➢ 掌握文本分析的预处理方法。 ➢ 了解文本情感分析的方法。 ➢ 了解如何使用LDA进行主题分析。
了解电商产品评论数据
本案例主要针对京东商城上美的电热水器的文本评论数据进行分析。部分数据如表所示。
使用jsonlite包下的fromJSON函数将 JSON文本转为R语言的list
目录
1
了解电商企业现状与文本情感分析流程
2
获取电商产品评论文本数据
3
对电商产品评论数据进行预处理
4
评论数据情感倾向分析
5
使用LDA模型进行主题分析
去除评论文本重复数据
一些电商平台往往为了避免一些客户长时间不进行评论，会设置一道程序，如果用户超过规定的时间仍然没有 做出评论，系统会自动替客户做出评论，这类数据显然没有任何分析价值。 由语言的特点可知，在大多数情况下，不同购买者之间的有价值的评论都不会出现完全重复，如果出现了不同 购物者的评论完全重复，这些评论一般都是毫无意义的。这种评论显然只有最早的评论才有意义（即只有第一 条有作用）。
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第1章R语言数据分析概述教案课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分本章学时：2学时一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1.教学目标根据目前数据分析发展状况，将数据分析具象化。
而后介绍数据分析的概念，流程，目的以及应用场景。
阐述使用R语言进行数据分析的优势。
列举说明R语言数据分析重要Packages的功能。
2.基本要求（1）了解数据分析的概念。
（2）了解数据分析的流程。
（3）了解数据分析在实际中的应用。
（4）了解R语言数据分析中常用的Packages。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）数据分析能够做什么？（2）现实生活中存在哪些数据分析技术？（3）该如何进行数据分析？（4）R语言有哪些优势？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）数据分析的完整流程是怎样的？（2）数据分析的能够应用在那些场景？（3）R语言常用的Packages有哪些？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）数据分析是不是万能的？（2）分析本班人员的基本信息可以从哪些角度入手？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）数据分析的概念、流程与应用场景。
（2）R语言在数据分析中的优势。
（3）R语言常用的Packages。
2.重点（1）数据分析的概念、流程与应用场景。
（2）R语言常用的Packages。
3.难点数据分析的概念与流程。
五、教学过程设计1.理论教学过程（1）数据分析的概念。
（2）数据分析的流程。
（3）数据分析的应用场景。
（4）数据分析的常用工具。
（5）R语言数据分析的优势。
（6）R语言常用的Packages。
2.实验教学过程在Windows系统上安装R语言。
六、教材与参考资料1.教材韩宝国，张良均．R语言商务数据分析实战[M]．北京：人民邮电出版社．2018．2.参考资料[1]张良均．R语言数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2]张良均．R语言与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．第2章商品零售购物篮分析教案课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分本章学时：5学时七、材料清单（6）《R语言商务数据分析实战》教材。
（7）配套PPT。
（8）引导性提问。
（9）探究性问题。
（10）拓展性问题。
八、教学目标与基本要求3.教学目标结合商品零售购物篮的项目，重点介绍关联规则算法中的Apriori算法在商品零售购物篮分析案例中的应用。
过程中详细分析商品零售的现状与问题，根据某商场的商品零售数据分析商品的热销程度，通过Apriori算法构建相应模型，并根据模型结果制定销售策略。
4.基本要求（5）熟悉购物篮分析的实现流程与步骤。
（6）掌握Apriori算法的基本原理与使用方法。
（7）分析商品销售状况与商品结构合理性。
（8）分析零售商品间的关联关系。
九、问题5.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（5）什么是购物篮分析？（6）零售商品会出现哪些销售状况？（7）购物篮分析的意义是什么？6.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（4）购物篮分析用到哪些算法？（5）实现购物篮分析的基本流程是什么？（6）Apriori算法的基本原理是什么？7.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（3）实现本案例的目标还能使用什么方法？（4）购物篮分析模型中，最小支持度和最小置信度设为其他值，模型的效果会如何？十、主要知识点、重点与难点8.主要知识点（4）分析某零售企业商品销售现状、基本数据情况。
（5）熟悉购物篮分析的基本流程与步骤。
（6）使用统计学知识分析热销商品。
（7）使用商品结构图分析售出商品的结构。
（8）了解Apriori算法的基本原理与使用方法。
（9）构建零售商品的Apriori模型。
（10）根据模型结果提出商品销售策略。
9.重点（3）购物篮分析的基本流程与步骤。
（4）零售商品的Apriori模型。
10.难点Apriori算法的基本原理与使用方法。
十一、教学过程设计11.理论教学过程（7）分析零售企业商品销售现状。
（8）了解某商品零售企业的基本数据情况。
（9）熟悉购物篮分析的基本流程与步骤。
（10）分析热销商品。
（11）分析售出商品的结构。
（12）了解Apriori算法的基本原理与使用方法。
（13）构建零售商品的Apriori模型。
（14）根据模型结果提出商品销售策略。
12.实验教学过程（1）使用统计学知识分析热销商品。
（2）使用商品结构图分析售出商品的结构。
（3）使用apriori函数构建零售商品的Apriori模型。
十二、教材与参考资料13.教材韩宝国，张良均．R语言商务数据分析实战[M]．北京：人民邮电出版社．2018．14.参考资料[1]张良均．R语言数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2]张良均．R语言与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．第3章航空公司客户价值分析教案课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分本章学时：7学时十三、材料清单（11）《R语言商务数据分析实战》教材。
（12）配套PPT。
（13）引导性提问。
（14）探究性问题。
（15）拓展性问题。
十四、教学目标与基本要求15.教学目标结合航空公司客户价值分析的案例，重点介绍数据分析算法中K-Means聚类算法在客户价值分析中的应用。
针对RFM客户价值分析模型的不足，使用K-Means算法构建航空客户价值分析LRFMC模型，详细描述数据分析的整个过程。
16.基本要求（1）熟悉航空公司客户价值分析的步骤与流程。
（2）了解RFM模型的基本原理，以及K-Means算法的基本原理。
（3）构建航空客户价值分析的关键特征。
（4）比较不同类别客户的客户价值，制定相应的营销策略。
十五、问题17.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）客户价值分析是什么？（2）影响航空公司客户价值的相关因素有哪些？（3）航空公司客户价值分析的意义在哪里？18.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）客户价值分析的使用场景有哪些？（2）航空客户价值分析的步骤与流程有哪些？（3）为何要构建关键特征？19.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）除了K-Means算法，能否使用其他算法进行客户价值分析？（2）构建K-Means模型时，为何要选取3为聚类数？十六、主要知识点、重点与难点20.主要知识点（1）了解航空公司现状与客户价值分析。
（2）熟悉航空公司客户价值分析的步骤与流程。
（3）处理数据的缺失值与异常值。
（4）结合RFM模型构建关键特征。
（5）标准化构建关键特征后的数据。
（6）了解K-Means算法基本原理。
（7）使用K-Means算法对航空客户进行分群。
（8）根据分群结果制定营销策略。
21.重点（1）航空公司客户价值分析的步骤与流程。
（2）构建关键特征。
（3）使用K-Means算法对航空客户进行分群。
（4）根据分群结果制定营销策略。
22.难点（1）构建关键特征。
（2）K-Means算法的原理与使用。
十七、教学过程设计23.理论教学过程（1）了解航空公司现状。
（2）了解客户价值分析。
（3）熟悉航空公司客户价值分析的步骤与流程。
（4）处理数据。
（5）结合RFM模型构建关键特征。
（6）了解K-Means算法基本原理。
（7）使用K-Means算法对航空客户进行分群。
（8）根据分群结果制定营销策略。
24.实验教学过程（1）处理数据的缺失值与异常值。
（2）构建LRFMC五个特征，并进行标准化处理。
（3）构建K-Means模型。
十八、教材与参考资料25.教材韩宝国，张良均．R语言商务数据分析实战[M]．北京：人民邮电出版社．2018．26.参考资料[1]张良均．R语言数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2]张良均．R语言与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．第4章财政收入预测分析教案课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分本章学时：7学时十九、材料清单（16）《R语言商务数据分析实战》教材。
（17）配套PPT。
（18）引导性提问。
（19）探究性问题。
（20）拓展性问题。
二十、教学目标与基本要求27.教学目标主要介绍原始数据的相关性分析、特征的选取、构建灰色预测和支持向量回归预测模型、模型的评价四部分内容。
在财政收入相关数据的相关性分析中，采用简单相关系数对数据进行了分析；在特征选取中，运用广泛使用的Lasso回归模型；在模型的构建阶段，针对历史数据首先构建了灰色预测模型，对所选特征的2014年与2015年的值进行预测，然后根据所选特征的原始数据与预测值，建立支持向量回归模型，得到财政收入的最终预测值。
28.基本要求（5）了解财政收入预测的背景知识，分析步骤和流程。