《R语言数据分析》课程教案—04财政收入预测分析
R语言数据分析入门课件
R语言数据分析入门课件R语言是数据科学中一门常用的编程语言，它提供了丰富的数据处理和分析工具，广泛应用于统计学、机器学习、数据挖掘等领域。
本课程将介绍R语言的基本语法和常用功能，帮助学习者快速入门数据分析。
一、R语言基础1. R语言简介- R语言的起源和发展- R语言的特点和优势- R语言的应用场景2. R语言环境搭建- 安装R语言和RStudio- RStudio的基本使用3. R语言基本语法- 变量的定义和赋值- 基本数据类型和数据结构- 运算符和表达式- 控制流语句二、数据处理与处理1. 数据导入与导出- 导入不同格式的数据：CSV、Excel、数据库等 - 导出数据为不同格式的文件2. 数据清洗与预处理- 缺失值处理- 异常值检测和处理- 数据变量的转换和筛选3. 数据可视化- 基本图形的绘制：柱状图、折线图、散点图等 - 高级图形的绘制：箱线图、热力图等- 图形的美化和注释三、统计分析1. 描述统计- 中心位置的度量：均值、中位数、众数- 变异程度的度量：标准差、方差、四分位数- 数据分布的可视化与解读2. 假设检验- 单样本与双样本的假设检验 - 方差分析和卡方检验- 显著性水平和p值的解读3. 回归分析- 线性回归模型的构建与解读 - 模型拟合与预测- 模型的评估与优化四、机器学习和数据挖掘1. 机器学习基础- 监督学习和无监督学习- 分类和回归问题- 特征工程和模型选择2. 常用的机器学习算法- 决策树- 支持向量机- 随机森林- 深度学习3. 数据挖掘实践- 数据预处理- 特征选择和降维- 模型构建和评估五、案例分析与实战项目1. 实际案例分析- 使用R语言进行数据分析的案例学习- 深入理解数据分析过程中的问题与解决方案2. 实战项目- 将所学知识应用到实际数据集的分析与解决实际问题结语通过本课程的学习，您将对R语言的基本语法和常用功能有一个全面的了解，能够运用R语言进行数据分析和处理。
Python数据分析与应用教案Python数据分析实例市财政收入分析预测教案
Python数据分析与应用教案Python数据分析实例：市财政收入分析预测教案一、教学目标1. 理解Python数据分析的基本概念和方法。
2. 学习如何使用Python进行数据处理和分析。
3. 掌握Python数据分析实例：市财政收入分析预测的方法和技巧。
二、教学内容1. Python数据分析概述Python数据分析的基本概念Python数据分析的优势和应用领域2. 数据处理基础数据导入和导出数据清洗和预处理数据类型转换和数据集划分3. 数据分析方法描述性统计分析可视化分析关联分析聚类分析和分类分析4. Python数据分析实例：市财政收入分析预测数据收集和准备数据处理和预分析描述性统计分析和可视化预测模型建立和评估5. 实践操作安装和配置Python环境练习使用Python数据分析库（如Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等）完成市财政收入分析预测的实例项目三、教学方法1. 讲授法：讲解Python数据分析的基本概念、方法和技巧。
2. 案例教学法：通过市财政收入分析预测的实例项目，引导学生掌握Python 数据分析的操作步骤和应用。
3. 实践操作法：学生动手实践，安装和配置Python环境，使用Python数据分析库进行数据处理和分析。
四、教学评价1. 课堂参与度：学生参与课堂讨论和提问的积极性。
2. 练习完成情况：学生完成市财政收入分析预测实例项目的质量和准确性。
3. 课后作业：学生完成课后作业的情况和数据分析报告的质量。
五、教学资源1. 教材：Python数据分析与应用教程。
2. 课件：Python数据分析实例：市财政收入分析预测的PPT课件。
3. 数据集：市财政收入数据集。
4. Python环境：学生需要安装和配置Python环境，包括Python编程语言、Pandas库、Matplotlib库、Scikit-learn库等。
5. 编程工具：学生可以选择使用PyCharm、VSCode等编程工具进行代码编写和调试。
《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。
【原创】R语言逻辑回归对收入进行预测报告附代码数据
有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了逻辑回归对收入进行预测1逻辑回归模型回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。
最常见问题有如医生治病时的望、闻、问、切，之后判定病人是否生病或生了什么病，其中的望闻问切就是获取自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。
最简单的回归是线性回归，在此借用Andrew NG的讲义，有如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。
通过构建线性回归模型，如h θ (x)所示，构建线性回归模型后，即可以根据肿瘤大小，预测是否为恶性肿瘤h θ(x)≥.05为恶性，h θ (x)<0.5为良性。
Zi=ln(Pi1−Pi)=β0+β1x1+..+βnxn Zi=ln(Pi1−Pi)=β0+β1x1+..+βnxn2数据描述该数据从美国人口普查数据库抽取而来，可以用来预测居民收入是否超过50K$/year。
该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包含年龄，工种，学历，职业，人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量。
3问题描述其实对于收入预测，主要是思考收入由哪些因素推动，再对每个因素做预测，最后得出收入预测。
这其实不是一个财务问题，是一个业务问题。
对于某企业新用户，会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户，弄清楚用户属性，提高运营人员的办事效率。
流失预测。
这方面会偏向于大额付费用户，提取额特征向量运用到应用场景的用户流失和预测里面去。
我们尝试并预测个人是否可以根据数据中可用的人口统计学变量使用逻辑回归预测收入是否超过$ 50K的资金。
在这个过程中，我们将：1.导入数据2.检查类别偏差3.创建训练和测试样本有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了4.建立logit模型并预测测试数据5.模型诊断4数据描述分析查看部分数据AGE WORKCLASS FNLWGT EDUCATION EDUCATIONNUM MARITALSTATUS1 39 State-gov 77516 Bachelors 13 Never-married2 50 Self-emp-not-inc 83311 Bachelors 13 Married-civ-spouse3 38 Private 215646 HS-grad 9 Divorced4 53 Private 234721 11th 7 Married-civ-spouse5 28 Private 338409 Bachelors 13 Married-civ-spouse6 37 Private 284582 Masters 14 Married-civ-spouse occupation RELATIONSHIP RACE SEX CAPITALGAIN CAPITALLOSS1 Adm-clerical Not-in-family White Male 2174 02 Exec-managerial Husband White Male 0 03 Handlers-cleaners Not-in-family White Male 0 04 Handlers-cleaners Husband Black Male 0 05 Prof-specialty Wife Black Female 0 06 Exec-managerial Wife White Female 0 0 HOURSPERWEEK NATIVECOUNTRY ABOVE50K1 40 United-States 02 13 United-States 03 40 United-States 04 40 United-States 05 40 Cuba 06 40 United-States 0对数据进行描述统计分析：AGE WORKCLASS FNLWGTMin. :17.00 Private :22696 Min. : 122851st Qu.:28.00 Self-emp-not-inc: 2541 1st Qu.: 117827Median :37.00 Local-gov : 2093 Median : 178356Mean :38.58 ? : 1836 Mean : 1897783rd Qu.:48.00 State-gov : 1298 3rd Qu.: 237051Max. :90.00 Self-emp-inc : 1116 Max. :1484705(Other) : 981EDUCATION EDUCATIONNUM MARITALSTATUSHS-grad :10501 Min. : 1.00 Divorced : 4443Some-college: 7291 1st Qu.: 9.00 Married-AF-spouse : 23Bachelors : 5355 Median :10.00 Married-civ-spouse :14976Masters : 1723 Mean :10.08 Married-spouse-absent: 418Assoc-voc : 1382 3rd Qu.:12.00 Never-married :1068311th : 1175 Max. :16.00 Separated : 1025(Other) : 5134 Widowed : 993OCCUPATION RELATIONSHIP RACEProf-specialty :4140 Husband :13193 Amer-Indian-Eskimo: 311Craft-repair :4099 Not-in-family : 8305 Asian-Pac-Islander: 1039Exec-managerial:4066 Other-relative: 981 Black : 3124有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了Adm-clerical :3770 Own-child : 5068 Other : 271 Sales :3650 Unmarried : 3446 White :27816 Other-service :3295 Wife : 1568 (Other) :9541 SEX CAPITALGAIN CAPITALLOSS HOURSPERWEEKFemale:10771 Min. : 0 Min. : 0.0 Min. : 1.00Male :21790 1st Qu.: 0 1st Qu.: 0.0 1st Qu.:40.00Median : 0 Median : 0.0 Median :40.00Mean : 1078 Mean : 87.3 Mean :40.443rd Qu.: 0 3rd Qu.: 0.0 3rd Qu.:45.00Max. :99999 Max. :4356.0 Max. :99.00NATIVECOUNTRY ABOVE50KUnited-States:29170 Min. :0.0000Mexico : 643 1st Qu.:0.0000: 583 Median :0.0000Philippines : 198 Mean :0.2408Germany : 137 3rd Qu.:0.0000Canada : 121 Max. :1.0000(Other) : 1709从上面的结果中我们可以看到每个变量的最大最小值中位数和分位数等等。
R语言课程设计--BP神经网络预测财政收入
摘要随着社会的不断发展，经济制度在不断建立与完善，财政工作不仅面临着机遇，而且也面临着重大的挑战。
这主要体现在：一方面国家宏观经济调控需要财政职能的履行，另一方面，当下经济发展迅速，目前的一些财政工作已经难以再满足其发展需求。
因此，政府更加期望通过财政工作的预见性来辅助相关财政政策的制定实施，因此，财政收入预测是当前社会一个迫切需要的研究课题。
本文选取了1999年到2013年的财政数据，包括财政收入表和四种税收表，数据主要来源于广州市统计局的统计年鉴与泰迪智能科技有限公司。
本文旨在分析财政收入的影响因素及预测情况。
在研究财政收入影响因素之前，首先分析了四种税收的主要影响因素，因为税收在财政收入中所占比重很大，并且税收与地方财政收入政策的制定息息相关，因此本文细化了税收因素的分析，主要运用SAS软件，通过典型相关分析模型分别找到了影响四种税收的主要因素，另外也分别找出了影响全市税收的主要区域。
税收的细分研究，看似与文章脱节，实际上为广州市制定相应税收的政策都提供了一定的理论依据。
接着进行了本文的研究重点，即关于财政收入的预测，首先运用SAS软件通过主成分分析，成功将财政收入的17个指标降维，筛选出10个主要影响财政收入的指标。
最后，运用MATLAB 软件，通过BP神经网络[5]进行了预测，得到了2014与2015年的财政收入的预测值，并且与真实值对比，发现预测结果与真实值并不是相差很大。
本文成功的建立了财政收入的预测模型，为广州市制定相应的财政政策都提供了一定的理论依据。
关键词：财政预测典型相关主成分分析 BP神经网络AbstractWith the continuous development of the society, the economic system is constantly established and perfected, and financial work is not only faced with opportunities, but also faces major challenges. This is mainly reflected in: on the one hand, the national macroeconomic control needs the financial function of the implementation, on the other hand, the current rapid economic development, some of the current financial work has been difficult to meet their development needs. Therefore, the government is more hope that through the financial work of the foresight to assist the formulation and implementation of the relevant fiscal policy, therefore, the fiscal revenue forecast is an urgent need for the current research topic.This paper chooses the fiscal data from 1999 to 2013, including the fiscal revenue statement and four tax forms. The data mainly come from the Statistical Yearbook of Guangzhou Municipal Bureau of Statistics and Teddy Intelligent Technology Co., Ltd. This paper aims to analyze the influencing factors and forecasting of fiscal revenue. Before studying the influencing factors of fiscal revenue, the paper first analyzes the main influencing factors of the four kinds of taxes, because the tax revenue is very large in the fiscal revenue, and the tax is closely related to the formulation of the local fiscal revenue policy. Therefore, this paper elaborates the tax factor Analysis, the main use of SAS software, through the typical correlation analysis model were found to affect the four main factors of taxation, respectively, also found the main areas of the city's tax revenue. Tax segmentation research, seemingly out of line with the article, in fact, for the development of the corresponding tax policy in Guangzhou City have provided a certain theoretical basis. Then we focus on the research of this paper, that is, the forecast of fiscal revenue, the first use of SAS software through the principal component analysis, the success of the 17 indicators of fiscal revenue dimensionality, screening out 10 major factors affecting the main revenue. Finally, using MATLAB software, BP neural network is used to predict, and the forecast value of fiscal revenue in 2014 and 2015 is obtained. Compared with the real value, it is found that the predicted result is not very different from the real value. This paper has successfully established the forecasting model of fiscal revenue, which provides a theoretical basis for the formulation of the corresponding fiscal policy in Guangzhou.Key words: financial forecasting typical correlation principal component analysis BP neural network目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (1)§1绪论 (2)1.1研究背景及意义 (2)1.2研究问题概述 (3)1.3研究思路和行文框架 (3)§2税收的相关分析 (5)2.1数据的准备 (5)2.2数据预处理 (5)2.4税收相关关系的求解与结果分析 (10)2.5本章总结 (17)§3财政收入的主要因素分析 (18)3.1数据准备 (18)3.2主成分分析模型的建立 (18)3.3财政收入主要因素的求解与结果分析 (19)3.3本章总结 (22)§4 BP神经网络预测财政收入 (23)4.1数据准备 (23)4.2 BP神经网络模型建立 (23)4.3财政收入预测的求解与结果分析 (26)4.4本章总结 (29)§5研究结论 (30)参考文献 (31)致谢 (32)§1绪论1.1研究背景及意义财政收入体现了一个国家财力及经济发展状况。
《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—04财政收入预测分析
目录
1
分析财政收入预测背景
2
了解相关性分析
3 使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征
4
使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型
5
小结
了解相关性分析
Pearson相关系数
➢
了解相关性分析
Pearson相关系数
➢
分析计算结果
Pearson相关系数矩阵
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 y x1 1.00 0.95 0.95 0.97 0.97 0.99 0.95 0.97 0.98 0.98 -0.29 0.94 0.96 0.94 x2 0.95 1.00 1.00 0.99 0.99 0.92 0.99 0.99 0.98 0.98 -0.13 0.89 1.00 0.98 x3 0.95 1.00 1.00 0.99 0.99 0.92 1.00 0.99 0.98 0.99 -0.15 0.89 1.00 0.99 x4 0.97 0.99 0.99 1.00 1.00 0.95 0.99 1.00 0.99 1.00 -0.19 0.91 1.00 0.99 x5 0.97 0.99 0.99 1.00 1.00 0.95 0.99 1.00 0.99 1.00 -0.18 0.90 0.99 0.99 x6 0.99 0.92 0.92 0.95 0.95 1.00 0.93 0.95 0.97 0.96 -0.34 0.95 0.94 0.91 x7 0.95 0.99 1.00 0.99 0.99 0.93 1.00 0.99 0.98 0.99 -0.15 0.89 1.00 0.99 x8 0.97 0.99 0.99 1.00 1.00 0.95 0.99 1.00 0.99 1.00 -0.15 0.90 1.00 0.99 x9 0.98 0.98 0.98 0.99 0.99 0.97 0.98 0.99 1.00 0.99 -0.23 0.91 0.99 0.98 x10 0.98 0.98 0.99 1.00 1.00 0.96 0.99 1.00 0.99 1.00 -0.17 0.90 0.99 0.99 x11 -0.29 -0.13 -0.15 -0.19 -0.18 -0.34 -0.15 -0.15 -0.23 -0.17 1.00 -0.43 -0.16 -0.12 x12 0.94 0.89 0.89 0.91 0.90 0.95 0.89 0.90 0.91 0.90 -0.43 1.00 0.90 0.87 x13 0.96 1.00 1.00 1.00 0.99 0.94 1.00 1.00 0.99 0.99 -0.16 0.90 1.00 0.99 y 0.94 0.98 0.99 0.99 0.99 0.91 0.99 0.99 0.98 0.99 -0.12 0.87 0.99 1.00
《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
《数据分析基础—R语言实现》R语言数据处理
学习目标和思政目标
学习目标
➢
掌握R语言的数据类型及其处理方法
➢
使用R语言进行数据抽样和筛选
➢
掌握数据类型转换的方法
➢
用R语言生成频数分布表
思政目标
➢
➢
数据处理是数据分析的前期工作。在数据处理过程中要本着实事求是的态度，避免为达
到个人目的而有意加工和处理数据
数值数据分组的目的是通过数据组别对实际问题进行分类，分组的应用要反映社会正能
根据分析的需要，也可以将列联表转换成原始数
表格就是列联表
的数据框
2024/3/4
据（数据框形式）或者转化成带有交叉类别频数
使用DescTools包中的Untable函数可完成转换
数据分析基础—R语言实现
2 - 15
2.4
R语言数据处理
生成频数分布表
类别数据的频数分布表——频数表的简单分析——例题分析
简单的频数表
中的数据个数
也称为一维列联表
频数分布(frequency distribution)——把各个类
只涉及一个分类变量时，这个变量的各类别
别及落在其中的相应频数全部列出,并用表格
（取值）可以放在频数分布表中“行”的位置，
形式表现出来
也可以放在“列”的位置，将该变量的各类别及
➢
其相应的频数列出来
使用DescTools包中的Desc函数可以对简单频数表和二维列联表做各种分析
2024/3/4
数据分析基础—R语言实现
2 - 16
2.4
R语言数据处理
生成频数分布表
数值数据的频数分布表——例题分析
生成数值数据的频数分布表时，需要先
【最新】R语言 数据统计分析课件教案讲义(附代码数据)
(Cov is linear) Cov[X, Y ]), X (substitute the def. of β ) (Cov is linear in the first arg)
= Cov[Y, X] Cov[X, X]v1Cov[X, Y ] = Cov[Y, X] Cov[X, Y ] = 0.
1
Regression in general
• If I want to predict Y from X, it is almost always the case that
µ(x) = E[Y | X = x] = x β • There are always those errors O( x u )2, so the bias is not zero.
What is bias?
• We need to be more specific about what we mean when we say bias. • Bias is neither good nor bad in and of itself. • A very simple example: let Z1,...,Zn N(µ,1). • We don’t know µ, so we try to use the data (the Zi’s) to estimate it. • I propose 3 estimators: 1. µ1 = 12, 2. µ2 = Z6, 3. µ3 = Z. • The bias (by definition) of my estimator is E[µ] µ. • Calculate the bias and variance of each estimator.
基于R语言的财务数据分析与预测
基于R语言的财务数据分析与预测一、引言财务数据的分析和预测是企业重要的决策支持工具，如何利用现代技术手段，对数据进行深入挖掘，并通过人工智能和统计学方法对财务数据进行预测，是现代企业迫切需要掌握的技能。
R语言是一种专门用于数据分析和可视化编程语言，在大数据领域拥有很高的应用价值。
结合现代统计学方法和机器学习算法，R语言可以帮助我们对财务数据开展全面的分析和预测。
本文将基于R语言，介绍财务数据分析与预测的基本方法和步骤，并运用实例进行实践演练，希望对读者系统掌握财务数据分析和预测技能提供实用的参考。
二、数据预处理在开展财务数据分析和预测之前，我们需要对数据进行处理和清洗。
数据预处理主要包括数据的清理、去重、标准化等操作。
1、数据清洗数据清洗是指从原始数据中检查并清除包含错误或无关信息的数据，保证数据的质量和准确性。
对于财务数据而言，可能包含错误的日期格式、异常的数值等等。
R语言提供了许多内置的函数来实现数据清洗，比如用na.omit() 函数将含有缺失数据的行或列从数据框中删除；用unique()函数将数据框中重复的行删除。
清洗数据的过程对减少误差、实现更好的分析结果有非常重要的作用。
2、数据标准化数据的标准化是指将不同的单位和量纲的数据转化为同一规格，方便数据统一比较和分析。
常用的标准化方法有z-score标准化、min-max标准化等。
在R语言中，可以使用scale()函数对数据进行标准化。
通过该函数，可以将数据集的均值中心化为0，同时在标准差基础上调整变化范围，并将数据矩阵转化为标准化矩阵。
三、数据分析1、单变量统计分析单变量统计分析指挖掘数据中单一变量的特征和规律，包括描述性统计、频率分布等。
对于包括财务数据在内的数据分析而言，单变量统计分析可以帮助我们深入了解数据的基本分布和特征，为后续的多变量分析和预测提供有力支撑。
R语言中，我们可以使用summary()函数对数据的基本统计信息进行概述，也可以使用hist()函数绘制数据的分布直方图，通过观察分布的形态和集中程度进一步了解数据特征。
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．。
大学生选修课r语言数据分析报告
大学生选修课r语言数据分析报告随着科学技术的发展，计算机越来越普及，特别是在大学中，计算机课程成为了必修课，因此我们在大学里选修了r语言，本次课我们学习了r语言的基础知识。
由于老师将实例作为教学重点，所以通过对这一部分知识的学习，使我受益匪浅，感觉自己得到了升华。
r语言是以结构化查询语言(structured query language，简称SQL)为基础的，它具有操作灵活、数据结构层次清晰等优点，已经成为数据库系统的事实上的标准语言。
本书主要介绍了r语言和数据分析相关的基本概念和方法，包括数据描述、统计分析和多元统计分析三大部分。
本书结合大量的应用案例，帮助读者从数据收集、数据预处理开始，一直到最终输出结果，深入浅出地介绍了r语言的各个功能模块。
本书主要内容如下：第一章介绍r语言的基本语法规则，包括数据类型、常量、表达式、函数、条件判断语句、循环语句和控制结构等；第二章通过两个经典实例——销售业绩分析和股票价格分析，深入介绍了r语言数据处理的核心思想和算法；第三章讲解r语言中的矩阵运算、数据拟合与插值、参数估计、统计回归、生存分析和逻辑回归；第四章讲解r语言的查询与视图、存储结构与数据类型的转换、 SQL的查询语句、视图语句、数据库的关系等内容；第五章介绍r语言的数据预处理功能，包括数据排序、数据筛选、分类汇总、合并计算等；第六章讲解r语言的数据分析工具箱，包括统计分析工具、描述统计分析工具和多元统计分析工具；第七章介绍r语言在股票价格预测中的应用，包括模拟运行、分析指标、应用案例和结论。
r语言应用十分广泛，主要应用领域包括人工智能、统计学、信息管理系统、金融系统、商业系统、决策支持系统、风险管理和精算、生物学、生命科学、运筹学、可视化系统、电子商务系统、空间分析、音乐合成和教育系统等。
以下便是我对r语言数据分析的总结。
在实践中不断摸索，也许r语言会成为你认识数据、掌握数据、驾驭数据的利器。
《R语言数据挖掘(第2版)》教学课件—第四章R的近邻分析：数据预测
knn(train=训练样本集, test=测试样本集, cl=输出变量, k=近 邻个数K,prob=TRUE/FALSE, use.all=TRUE/FALSE)
knn1(train=训练样本集, test=测试样本集, cl=输出变量) knn.cv(train=训练样本集,cl=输出变量,k=近邻个数)
旁置法适合样本量较大的情况
留一法
在包含n个观测的样本中，抽出一个观测作为测试样本集， 剩余的n－1个观测作为训练样本集；依据建立在训练样本
集上的预测模型，对被抽出的一个观测进行预测，并计算
预测误差；这个过程需重复n次；最后，计算n个预测误差
的平均值，该平均值将作为模型预测误差的估计
R的K-近邻法和应用示例
数据预测的核心是建立预测模型，它要求参与建模的 变量分饰两种不同的角色：输入变量（也称解释变量， 特征变量，记为x。解释变量可以有多个，记为X）角 色，输出变量（也称被解释变量，记为y，通常被解释 变量只有一个）角色，且输入和输出变量的取值在已 有数据集上是已知的。
预测模型充分反映并体现了输入变量取值和输出变量 取值间的线性或非线性关系，能够用于对新数据对象 的预测，或对数据未来发展趋势进行预测等
基于变量重要性的加权K-近邻法
计算加权距离，给重要的变量赋予较高的权重，不重 要的变量赋予较低的权重 加权欧氏距离
第i个变量的重要性定义为：
变量重要性判断应用 天猫成交顾客预测中的重要变量
基于观测相似性的加权K-近邻法
权重设计:针对各观测，依赖于各观测与X0的相似性。 其核心思想是：将相似性定义为各观测距X0距离的某 种非线性函数，且距离越近相似性越强，权重越高， 预测时的重要性越大
第四章 R的近邻分析：数据预测
Python数据分析与应用教案Python数据分析实例市财政收入分析预测教案
Python数据分析与应用教案Python数据分析实例市财政收入分析预测教案一、教学目标1. 理解Python数据分析的基本概念和方法。
2. 掌握Python数据分析的常用库和工具。
3. 学会使用Python对市财政收入数据进行分析预测。
二、教学内容1. Python数据分析概述1.1 Python数据分析的概念1.2 Python数据分析的应用领域1.3 Python数据分析的优势2. Python数据分析常用库和工具2.1 NumPy库2.2 Pandas库2.3 Matplotlib库2.4 Seaborn库2.5 Scikit-learn库3. 市财政收入数据分析预测实例3.1 数据收集与处理3.2 数据可视化分析3.3 数据预测与分析三、教学方法1. 讲授法：讲解Python数据分析的基本概念、方法和常用库。
2. 案例教学法：通过市财政收入数据分析预测实例，让学生动手实践。
3. 小组讨论法：学生分组讨论，分享数据分析的心得和经验。
四、教学准备1. 安装Python环境和相关库：确保学生已安装Python环境和所需库。
2. 提供市财政收入数据集：为学生提供真实的数据集进行分析。
3. 准备相关教学材料：教案、PPT、代码示例等。
五、教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的积极参与程度和提问情况。
2. 练习完成情况：检查学生完成数据分析练习的情况。
3. 小组讨论报告：评估学生在小组讨论中的表现和分享的内容。
4. 市财政收入数据分析预测报告：评估学生对市财政收入数据分析预测的能力。
六、教学步骤1. 导入：介绍Python数据分析的基本概念，引出市财政收入分析预测的主题。
2. 讲解Python数据分析的基本方法：介绍NumPy、Pandas等库的使用方法。
3. 数据处理与可视化：展示如何使用Pandas库进行数据清洗、筛选和可视化。
4. 数据预测与分析：介绍时间序列分析的概念，展示如何使用Python进行趋势预测和分析。
机器学习原理教案机器学习原理市财政收入分析教案
机器学习原理——市财政收入分析教案一、教学目标1. 了解机器学习的基本概念和原理。
2. 掌握市财政收入分析的基本方法和技巧。
3. 学会运用机器学习原理进行市财政收入分析。
二、教学内容1. 机器学习的基本概念和原理机器学习的定义机器学习的目标机器学习的方法2. 市财政收入分析的基本方法和技巧数据收集和预处理特征选择和特征工程模型建立和评估3. 机器学习在市财政收入分析中的应用数据集准备模型训练和调优结果解释和分析三、教学方法1. 讲授法：讲解机器学习的基本概念和原理，市财政收入分析的基本方法和技巧。
2. 案例分析法：分析机器学习在市财政收入分析中的应用实例。
3. 实践操作法：引导学生动手实践，运用机器学习原理进行市财政收入分析。
四、教学准备1. 教材：机器学习原理、市财政收入分析相关书籍。
2. 软件：Python、R、Jupyter Notebook等编程环境和数据分析工具。
3. 数据集：市财政收入相关数据。
五、教学过程1. 引入：介绍机器学习在市财政收入分析中的重要性和应用前景。
2. 讲解：讲解机器学习的基本概念和原理，市财政收入分析的基本方法和技巧。
3. 案例分析：分析机器学习在市财政收入分析中的应用实例。
4. 实践操作：引导学生动手实践，运用机器学习原理进行市财政收入分析。
5. 总结：回顾本节课的重点内容，强调机器学习在市财政收入分析中的作用。
6. 作业布置：布置相关练习题，巩固所学知识。
六、教学评估1. 课堂参与度评估：观察学生在课堂上的积极参与程度，提问和回答问题的积极性。
2. 练习题完成情况评估：检查学生完成练习题的情况，评估学生对知识的掌握程度。
3. 市财政收入分析报告评估：评估学生提交的市财政收入分析报告，包括数据分析的准确性、逻辑性和完整性。
七、教学拓展1. 深入学习机器学习的高级技术和算法，如深度学习、强化学习等。
2. 探索市财政收入分析的其他方法和技术，如时间序列分析、宏观经济分析等。
机器学习原理教案机器学习原理市财政收入分析教案
机器学习原理——市财政收入分析教案一、教案简介本章节主要让学生了解机器学习的基本原理，并通过实际案例——市财政收入分析，使学生能够理解并运用机器学习算法进行数据分析，从而预测市财政收入的变化趋势。
二、教学目标1. 了解机器学习的基本概念、类型和应用场景。
2. 掌握常用的机器学习算法及其特点。
3. 能够运用机器学习算法对市财政收入数据进行分析，并预测收入变化趋势。
三、教学内容1. 机器学习基本概念1.1 定义1.2 类型1.3 应用场景2. 常用机器学习算法2.1 线性回归2.2 决策树2.3 支持向量机2.4 神经网络3. 市财政收入数据分析3.1 数据收集与处理3.2 特征选择与优化3.3 模型训练与评估3.4 预测与分析四、教学方法1. 讲授法：讲解机器学习基本概念、类型和应用场景，以及常用机器学习算法。
2. 案例分析法：分析市财政收入数据，让学生动手实践，培养实际操作能力。
3. 小组讨论法：分组进行讨论，分享各自成果，互相学习，提高团队协作能力。
五、教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言和提问情况，评估学生的积极性。
2. 实践操作：评估学生在市财政收入数据分析过程中的操作技能和解决问题的能力。
3. 小组讨论：评估学生在团队合作中的表现，包括沟通、协作和分享。
4. 课后作业：布置相关练习题，检验学生对课堂知识的掌握程度。
六、教学准备1. 教学材料：机器学习教材、市财政收入数据集、编程工具（如Python、R等）、机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow等）。
2. 教学环境：多媒体教室、计算机。
七、教学过程1. 导入：通过引入市财政收入预测的实际案例，激发学生对机器学习兴趣。
2. 新课导入：讲解机器学习的基本概念、类型和应用场景。
3. 算法讲解：详细介绍线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等常用机器学习算法。
4. 案例分析：让学生动手实践，对市财政收入数据进行分析，并应用所学算法进行预测。
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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。
（2）相关性分析方法与应用。
（3）用Lasso模型特征选取方法。
（4）灰色预测和支持向量回归算法的原理与应用。
2.重点
（1）财政收入预测的步骤和流程。
（2）相关性分析方法与应用。
（3）使用Lasso模型选取特征。
（4）灰色预测算法的原理与使用。
（5）支持向量回归算法的原理与使用。
3.难点
（1）使用Lasso模型选取特征。
（2）灰色预测算法的原理与使用。
（3）支持向量回归算法的原理与使用。
五、教学过程设计
1.理论教学过程
（1）分析财政收入预测背景。
（2）了解财政收入预测的方法。
（3）熟悉财政收入预测的步骤与流程。
（4）了解相关性分析。
（5）分析计算结果。
（6）了解Lasso回归方法。
（7）分析Lasso回归结果。
（8）了解灰色预测算法。
（9）了解SVR算法。
（10）分析预测结果。
2.实验教学过程
（1）分析财政收入数据特征的相关性。
（2）使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征。
（3）使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型。
（4）评价SVR模型。