R语言学习课程规划
数据可视化—基于R语言教学大纲
《数据可视化—基于R语言》教学大纲与教学计划 一、课程及教师基本信息课程名称 （中/英文） 数据可视化—基于R语言D a ta V is u a liz a tio n w ith R课程编号 学分 2课程性质 选修 授课对象 本科或研究生 先修课程要统计学任课 教师 信息 姓名 职称 办公时间及地点：办公电话、邮箱地址：助教信息教师简介二、教学目标与课程简介课程教学目标设置本课程的目的在于培养学生使用R语言分析数据和解决实际问题的基本能力。
教学应达到的总体目标是：（1）使学生系统地掌握数据可视化的基本统计方法。
（2）掌握各种数据可视化方法的不同特点、应用条件及适用场合。
（3）熟练使用R语言进行数据可视化，并对可视化的结果进行合理的解释和分析。
课程简介《R语言数据可视化》是为全校本科生（或研究生）开设的一门选修课，教学内容主要包括：数据可视化与R语言、R语言绘图基础、类别数据可视化、分布特征可视化、变量间关系可视化、样本相似性可视化、时间序列可视化等内容。
本课程适合本科适合全校所有学生修读，要求学生已经初步掌握统计学的基本知识。
每周教学时间为2课时，以课堂讲授和课后练习为主。
使用中文教材（参见后文的推荐教材目录），并在讲授过程中结合R软件实现可视化。
作业以实际问题和实际数据为主。
三、考核与考试考核 方式平时考核（ %）注：占总成绩的40-60%考核类型 课程作业 课堂表现 期中考试占平时考核比例40 20 0期末考核（ %）占60%。
采取实际数据分析报告形式，主要考核学生的理解和应用能力。
要求学生自己收集实际数据，并使用R语言对数据进行可视化分析，写出R代码，撰写完整的可视化分析报告。
学习 要求 学生在课前需要根据教学进度预习教材内容。
课后认真完成指定的作业教。
每周的课外学习时间不应少于3小时。
四、教学计划和教学内容教学 周 章节名称讲授内容和程度教学时数学生学习要求掌握的内容 课后作业第1周 数据可视化与R语言数据可视化的基本问题、R下载、安装和初步使用。
r语言课程设计题目
r语言课程设计题目一、教学目标本课程旨在让学生掌握R语言的基础知识，包括数据类型、变量、函数、循环和条件语句等。
通过本课程的学习，学生将能够使用R语言进行数据分析和可视化，解决实际问题。
1.了解R语言的发展历程和基本语法。
2.掌握R语言的数据类型和变量。
3.学会使用R语言进行数据导入和导出。
4.掌握R语言的函数、循环和条件语句。
5.了解R语言的数据可视化方法。
6.能够使用R语言进行基本的数据操作和分析。
7.能够使用R语言绘制统计图表和数据可视化。
8.能够运用R语言解决实际问题，如数据挖掘、统计分析等。
情感态度价值观目标：1.培养学生对编程语言的兴趣和好奇心。
2.培养学生团队合作和自主学习的能力。
3.培养学生运用数据分析解决实际问题的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括R语言的基本语法、数据类型、变量、函数、循环和条件语句以及数据可视化。
具体安排如下：1.引言：介绍R语言的发展历程和基本语法。
2.数据类型和变量：学习R语言的数据类型和变量，包括数值型、字符型、逻辑型等。
3.函数：学习R语言的常用函数，如数学函数、统计函数、逻辑函数等。
4.循环和条件语句：学习R语言的循环和条件语句，如for循环、while循环、if条件语句等。
5.数据导入和导出：学习如何将数据从不同的格式导入R语言，如CSV、Excel等，以及如何将数据导出为不同的格式。
6.数据可视化：学习如何使用R语言进行数据可视化，包括绘制柱状图、折线图、散点图等。
三、教学方法本课程采用讲授法、案例分析法和实验法相结合的教学方法。
在教学过程中，教师将讲解R语言的基本语法和概念，通过案例分析让学生动手实践，实验环节则让学生亲自动手操作，巩固所学知识。
1.讲授法：教师讲解R语言的基本语法和概念，引导学生理解和掌握。
2.案例分析法：教师提供实际案例，让学生运用R语言进行数据分析和可视化，培养学生的实际操作能力。
3.实验法：学生在实验室进行实验，动手操作R语言进行数据分析和可视化，巩固所学知识。
R语言学习课程表
第8周 挖掘关联和推荐技术：MINE方法，apriori购物篮分析
第9周 数据展现：散点图
第10周 万事皆选择：分类算法，线性判别法，贝叶斯分类器，决策树，最近邻算法
第11周 数据展现：线图与时间序列谱图
第12周 数据展现：柱形图，点图，饼图，直方图
第1周 R语言基础：R简介，变量，向量，数组，矩阵，数据框，读写文件，控制流
第2周 R语言基础：R的数据可视化，各种图表，常用统计量计算
第3周 预知未来的回归模型：随机变量，密度函数，一元线性回归模型
第4周 预知未来的回归模型：多元线性回归模型 Biblioteka 第5周 数据展现：基本制图函数综述
第6周 预知未来的回归模型：logistic回归，广义线性回归，非线性回归
第13周 万事皆选择：聚类算法，层次聚类法，谱系图，k平均值法，k中心法
第14周 数据展现：箱线图，热力图，等高线，地图，转换为图形文件
第15周 大道至简：降维技术，主成分分析和因子分析
《R语言》课程教学大纲
《R语言》课程教学大纲总主编刘鹏张燕主编程显毅刘颖朱倩适合专业：数据科学与大数据技术专业课程编号：先修课程：数理统计、数据库、大数据导论学分: 4 总学时： 64一、课程性质、目的与要求课程性质：专业必修课。
课程目的：本课程是各专业想了解大数据分析技术的学生必修的一门基础课程，具有很强的实践性和应用性。
它以《数理统计》、《大数据导论》为基础，主要培养学生大数据分析和计算机编程基本思想和基本技能，为后续的数据挖掘应用性课程和数据产品开发课程的学习打好编程基础。
课程要求：本课程设置的目的是通过对R语言的语法规则、数据结构、数据清晰、数据变换、数据整合、数据可视化、数据建模构的学习，较好地训练学生利用计算机解决对数据进行分析和展现，使学生具有数据分析和数据展现的能力，为培养学生有较强数据开发能力打下良好基础。
二、教学内容理论总学时：32学时第1章绪论 1学时基本要求：（1）了解R语言特点和优势。
（2）理解数学思维的基本原理。
（3）掌握统计思维的基本原理。
（4）理解逻辑思维的基本原理。
重点：树立正确的思维观。
难点：逻辑思维。
第2章 R语言入门 1学时基本要求：（1）理解R语言工作空间，环境变量的显示、保存和删除。
（2）了解R包的作用。
（3）能够安装R语言开发环境。
（4）能够编辑和运行R脚本。
（5）R语言基本语法。
重点：R语言脚本编辑和运行。
难点：R包。
第3章数据类型 4学时基本要求：（1）掌握向量的产生、引用、合并等操作，包括x:y，seq()，c(),rnorm()。
（2）掌握矩阵的产生、引用、合并、转换等操作。
（3）理解数据的产生、引用、转换等操作。
（4）熟练掌握数据框的产生、引用、转换等操作。
（5）理解列表的产生、引用、转换等操作。
（6）掌握因子的作用、定义和转换。
（7）熟练掌握常量和变量。
（8）基本掌握字符串处理函数。
（9）掌握常用数据类型转换函数。
重点：数据框和向量的应用。
难点：列表和因子的应用。
r语言的课程设计
r语言的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解R语言的基本概念和编程环境；2. 掌握R语言的数据类型、数据结构和基本运算符；3. 学会使用R语言进行数据处理、数据分析和基本图形绘制；4. 了解R语言在统计分析和数据科学中的应用。
技能目标：1. 能够运用R语言编写简单的程序，实现数据的基本操作；2. 掌握使用R包进行数据处理和分析的方法，如dplyr、ggplot2等；3. 能够运用R语言解决实际问题，如进行数据清洗、数据可视化等；4. 具备一定的编程思维，能够独立查找资料，解决R语言编程中的问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对R语言编程的兴趣和热情，激发主动学习的动力；2. 培养学生的团队协作意识，学会与他人共同分析和解决问题；3. 培养学生的数据分析思维，认识到数据在现实生活中的重要性；4. 培养学生严谨的科学态度，注重数据的真实性和客观性。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程目标注重理论与实践相结合，以培养学生的实际操作能力为核心。
通过本课程的学习，使学生掌握R语言的基本知识，具备一定的编程技能，能够在实际项目中运用R语言进行数据处理和分析，同时培养学生的团队协作、问题解决和科学思维能力。
教学过程中，注重激发学生的学习兴趣，使其在轻松愉快的氛围中掌握知识，提高技能。
二、教学内容1. R语言基础知识：包括R语言概述、安装与配置、编程环境、基本语法和运行规则等，对应教材第一章内容。
2. 数据类型与数据结构：讲解R语言的基本数据类型（如数值、字符、逻辑等），数据结构（如向量、列表、矩阵、数据框等），以及相关操作，对应教材第二章内容。
3. R语言编程基础：介绍R语言的基本运算符、控制结构（如循环、分支等），函数的编写与调用，对应教材第三章内容。
4. 数据处理与分析：学习使用R语言进行数据处理（如数据筛选、排序、合并等），以及常用统计分析方法（如描述性统计、假设检验等），对应教材第四章内容。
时间序列分析及应用R语言第二版课程设计
时间序列分析及应用R语言第二版课程设计一、课程背景时间序列分析是统计学中重要的分支之一，是许多领域中应用广泛的数据分析方法。
具体地说，时间序列分析用于研究随时间而变化的数据，例如经济、金融、天气等等，这些数据收集自一定时间内的某个特定过程或现象。
其中，时间序列模型也是对这些数据的预测与分析的基础。
本课程侧重介绍时间序列数据的描述和建模方法，包括平稳性检验、ARIMA模型、季节性调整、傅里叶变换等等，并通过R语言进行实际应用。
另外，本课程还将介绍一些纯时间序列模型、时间序列预测和动态因素模型，旨在帮助学员掌握时间序列分析和建模手段，从而运用到具体的数据分析问题当中。
二、教学目标1.理解时间序列的基本概念和特性；2.掌握主要的时间序列建模方法，包括平稳性检验、ARIMA模型、季节性调整、傅里叶变换等等；3.对时间序列模型进行建模和分析，实现对现实数据的预测和分析；4.运用R语言进行实际数据分析，并深入理解时间序列数据分析及应用。
三、教学内容与安排1. 时间序列基础•时间序列概念和特性介绍；•时间序列的统计描述方法；•时间序列的可视化方法。
2. 时间序列建模•平稳性检验；•ARIMA模型；•季节性调整；•傅里叶变换。
3. 时间序列模型•纯时间序列模型；•时间序列预测；•动态因素模型。
4. 数据分析与R语言应用•基于R语言的时间序列分析；•多个时间序列数据的分析；•实践案例应用。
四、教学方法本课程以理论授课和实际案例演示为主，并结合实际场景应用，注重理论与实践相结合，学习者将在优秀的教师的指导下，通过实际操作演示案例的方式，逐步掌握时间序列分析的方法和应用技巧。
五、考核方式本课程的考核方式主要采用以下方式：1.实践案例演示；2.课堂测验。
六、参考教材与学习资料1.Brockwell P.J. and Davis R.A. (2006), Introductionto Time Series and Forecasting. 2nd ed., Springer;2.Shumway, R.H. and Stoffer, D.S. (2006) Time SeriesAnalysis and Its Applications: With R Examples. Springer.七、适用人群本课程适合以下人员学习：•经济、金融、统计学、数学、物理等等各个学科中的学生和从业人员；•对时间序列分析和建模感兴趣的个人。
《R语言及其应用》课程教学大纲
《R语言及其应用》课程教学大纲一、课程简介二、课程目标《R语言及其应用》是水产养殖学（拔尖人才创新班）的必修学科基础课程。
本课程的主要目标是了解、掌握R软件安装、基础数据的读写、属性变量与处理数据的子集筛选、常用作图方法、数据获取以及文本数据处理等基础手段。
通过学习，不仅让学生具备基础的R语言编写能力，提高数据的输入、输出操作能力，能够计算向量、矩阵、数据框的相应数据、制作简单的图形；而且，还能够根据专业所得的实验数据，进行简单的专业数据分析。
并能根据输出结果进行结果分析和判断。
因此，通过理论教学和课程活动，达到以下课程目标：三、课程目标与毕业要求对应关系四、课程目标与教学内容和方法的对应关系五、学时分配本课程共34学时，各章节的学时分配如表4所示。
六、课程学生成绩评定方法1.课程考核与成绩评定方法课程最终成绩使用；百分制课程最终成绩构成比率：平时占50%，，期末占50 %；理论课程期末考核形式：大型作业平时成绩至少包含4项考核项目，总占比30-50%，考核项目包括：课程思政实践（占5%）、出勤、课后作业、课堂练习、课堂互动、课堂讨论、文献阅读等。
七、教学资源八、课程目标达成情况评价在课程结束后，需要对每一个课程目标（含思政课程目标）进行达成情况进行定性和定量评价，用以实现课程的持续改进。
其中课程目标达成情况的定量评价算法如下：1、使用教学活动（如课程思政实践、课后作业、课堂练习、单元测验、课堂讨论、互动、阅读报告、大作业等等）成绩或期末考试部分题目得分率作为评价项目，来对某个课程目标进行达成情况的定量评价；2、为保证考核的全面性和可靠性，要求对每一个课程目标的评价项目选择超过两种；3、根据施教情况，评价项目可以由教师自行扩展，权重比例可以由教师自行设计；4、对某一个课程目标有支撑的各评价项目权重之和为1；5、使用所有学生（含不及格）的平均成绩计算。
●课程分目标达成度计算公式如下（参照教学计划，本课程分目标一共有3个）：δi=αi*A/100+χi*B/100 (i=1-3)●其中：A、B分别对应平时考核和期末考核的平均成绩（百分计）；各考核环节分目标权重系数如下表：分目标序号平时考核分目标权重系数αi期末考核分目标权重系数χi 目标1 0.5 0.5目标2 0.5 0.5目标3 0.5 0.5●注：平时考核、期末考核各占50%。
R程序设计语言课程设计教学大纲
《R程序设计语言》课程设计教学大纲一、课程基本信息（黑体／小四）课程代码：16012603课程名称：R程序设计语言英文名称: R Program Language课程类别：专业课课程模块：专业基础课课程性质：必修学时：32学时学分：3学分适用专业：统计学，应用统计先修课程：C程序设计、Matlab二、课程设计的目的通过对本课程的学习，加强学生对于R软件的了解与认识，增强对于先前基础课，诸如《概率论与数理统计》、《非参数估计》等的理解与认识。
强化学生对于计算机程序语言的理解，增强学生的资助编程能力，使其具备，发现问题，设计方案，解决问题的实际能力。
针对目前现实中的大数据问题，能够有自己的思想去处理，解决。
同时本课程结合实践上机课程，为进一步的巩固课堂的所学的实际内容奠定基础。
此外，加强学生对于代码的理解，提升对于代码的设计理念，在程序的优化等方面进一步提高。
三、课程设计内容（黑体／小四）课程内容主要分成七个部分组成：1，R语言入门相关介绍；2，R语言在数值计算中的应用；3，R语言的可视化；4，概率、分布与随机模拟；5，假设检验；6，回归分析；7，多元统计分析。
四、课程设计基本要求（黑体／小四）通过对本课程的学习，要求学生掌握R软件的下载，安装，R程序包的选择与加载，同时强化学生在理论课学习的同时安排对应的动手实践课程，加深对于R软件的理解。
此外，对于课程学习完毕之后，要求学生具备独立的编程能力，以及相应的处理数据，挖掘数据本质问题的能力。
五、课程设计进度安排（黑体／小四）六、考核方式与标准（黑体／小四）闭卷考试 60% + 平时作业以及考勤40%七、推荐教材和教学参考书（黑体／小四）实验教材：1，《R语言使用教程》，薛毅，陈立萍编著，清华大学出版社（2014年）参考书：1，《R软件应用统计方法》，陈景祥编著，东北财经大学出版社，（2014年）2，《复杂数据统计方法-基于R的应用》，吴喜之，中国人名大学出版社，（2015年）八、其他需说明的（黑体／小四）大纲修订人：刘培江修订日期:2017-09 大纲审定者：陈建超审定日期:。
R语言学习计划
R语言学习计划R语言是一种用于统计分析和数据可视化的开源编程语言，具有强大的数据处理和统计分析能力，广泛应用于科学研究、金融分析、商业数据分析等领域。
对于想要深入研究数据分析和数据可视化的人来说，学习R语言绝对是一个非常有价值的选择。
本文将为你制定一个系统化的R语言学习计划，帮助你从零基础开始，逐步掌握R语言的使用技巧，并能够独立完成数据分析工作。
第一阶段：入门基础学习目标：了解R语言基本概念，熟悉R语言的基本语法和数据结构。
1. 安装R和RStudioR是一种统计分析软件，RStudio是一个集成开发环境（IDE），用于编写和运行R代码。
首先需要安装R和RStudio，并学会使用。
2. 学习R语言基本语法学习R语言的基本语法和数据结构，如变量、向量、矩阵、数据框等。
可以通过阅读R语言的官方文档或者参考书籍进行学习。
3. 熟悉R语言的数据处理工具学习R语言中常用的数据处理函数，如subset、merge、aggregate等，以及常用的数据处理技巧，如数据清洗、重塑、合并等。
4. 学习数据可视化掌握R语言中常用的数据可视化包，如ggplot2、lattice等，并学会使用这些包绘制各种类型的统计图表。
第二阶段：深入学习学习目标：深入理解R语言的高级特性，如函数式编程、面向对象编程等，提高数据处理和分析的效率。
1. 函数式编程学习R语言中的函数式编程概念和技巧，如匿名函数、函数作为参数、函数的返回值等，提高编程效率和代码可读性。
2. 面向对象编程了解R语言中的面向对象编程概念和技巧，如S3、S4对象的定义和使用，以及面向对象编程在数据分析中的应用。
3. 学习高级数据处理技巧学习使用dplyr、tidyr等数据处理包，掌握高效的数据处理技巧，如数据透视、数据聚合、数据过滤等。
4. 学习统计分析工具了解并学习R语言中常用的统计分析工具，如线性回归、方差分析、聚类分析等，以及如何使用R语言进行统计分析。
rstudio课程设计
rstudio课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解RStudio的基本操作界面，掌握R语言的数据处理、图形绘制和统计分析基本命令；2. 学会使用RStudio进行数据导入、清洗、转换和导出；3. 掌握利用R包进行拓展分析，如使用ggplot2进行高级绘图；4. 了解RMarkdown的文档编写与报告生成。
技能目标：1. 能够独立运用RStudio进行数据探索和基础统计分析；2. 培养学生通过编写R脚本自动化处理数据的能力；3. 提高学生利用R语言解决实际问题的能力，如数据处理、图表生成等；4. 培养学生使用RMarkdown撰写技术文档的习惯，提高文档整理和表达能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发学生主动探索数据背后故事的欲望；2. 培养学生严谨的科学态度，注重数据分析的细节和结果的可重复性；3. 增强学生团队协作意识，鼓励学生共同探讨、分享R语言的使用经验；4. 强化学生的创新意识，激发学生在数据分析领域的创造性思维。
课程性质分析：本课程为高年级数据分析相关课程，结合RStudio这一高效的数据分析工具，旨在提高学生的数据分析实践能力。
学生特点分析：高年级学生对数据分析有一定的基础，具备独立思考问题和解决问题的能力，对实践操作有较高的兴趣。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，培养学生的实际操作能力。
通过本课程学习，使学生能够熟练运用RStudio进行数据分析，并为后续深入学习打下坚实基础。
二、教学内容1. RStudio基础知识：介绍RStudio的安装与界面，R语言的基础语法，变量和数据的类型，基本的数据结构（向量、矩阵、列表、数据框）。
教材章节：第一章 R与RStudio入门。
2. 数据导入与清洗：学习如何使用RStudio导入CSV、Excel等格式的数据，进行数据清洗，如缺失值处理、异常值检测和数据类型转换。
教材章节：第二章 数据导入与清洗。
R语言编程艺术课程设计
R语言编程艺术课程设计课程概述R是一种流行的编程语言，主要用于统计和数据分析。
本课程旨在帮助学生了解R语言编程艺术，通过实践和案例来学习更高级的R编程知识，并将其应用于数学、科学、工程等领域的问题。
课程目标•学习如何使用R语言编写更高级的程序•掌握各种统计分析和数据可视化技术•学习如何将R语言应用于具体问题中•掌握R语言编程艺术的核心概念和技术课程内容第一章：R语言基础知识•R语言介绍•Rstudio安装和配置•基本语法和数据结构•包和函数•语言控制结构第二章：数据处理•数据输入与输出•数据清洗和转换•数据类型和数据结构•数据可视化第三章：统计分析•假设检验•方差分析•模型诊断•线性和非线性模型第四章：机器学习•数据挖掘和预处理•支持向量机•岭回归•网格搜索第五章：应用案例•多元线性回归•投资组合优化•图像识别•自然语言处理课程要求•需要具备基本的编程经验和统计知识•拥有一台计算机和安装了R和Rstudio的环境课程评估分数将基于以下要素评估：•上课和作业参与度：30%•项目作业：30%•期末考试：40%总结R语言编程艺术是一种强大的语言和工具，用于解决统计和数据分析问题，并在广泛的应用领域中发挥作用。
本课程旨在帮助学生掌握R语言编程艺术的核心概念和技术，并将其应用于具体问题。
课程将通过实践和案例来教授更高级的R编程知识和解决实际问题的技能。
通过学习本课程，学生将具备在自己的领域内使用R 语言解决问题的能力。
R语言完整学习路线图_光环大数据培训机构
R语言完整学习路线图_光环大数据培训机构一、初学入门：《R in Action》《The Art of_R Programming》《learning R》二、统计进阶：《A Handbook of Statistical Analyses_Using_R》《Modern Applied Statistics With S》三、科学计算：《Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R》《Mastering Scientific Computing with R》四、数据挖掘：《Practical Data Science with R》《An Introduction to Statistical Learning》《Data Mining with R Learning with Case Studies》《Machine Learning for Hackers》《Data Mining explain using R》《Data Science in R》五、数据绘图：《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》《R Graphics Cookbook》六、参考手册：《R Cookbook》《R in a Nutshell》七、高级编程：《R Programming for Bioinformatics》《software for data analysis programming with R》《Advanced R programming》八、参考资料【文章】R语言知识体系【文章】怎样学习R（上、下)【文章】ggplot2绘图入门系列【文章】R利剑NoSQL系列文章【文章】R语言常用数据挖掘包【工具】全球最火的R工具包一网打尽，超过300+工具，还在等什么?【电子书】电子书合辑免费下载【学习群】R语言数据挖掘-初级【学习群】R语言数据挖掘-中高级九、视频课程【入门】R语言入门、【进阶】 R语言进阶、【应用】基于R的商业数据分析、【建模】R语言金融风控建模为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
《R语言及其应用》课程教学大纲
《R语言及其应用》课程教学大纲
一、课程基本情况
课程编号： 134J01C 学分：2 周学时：2 总学时：34 开课学期：3.2
开课学院：海洋学院
英文名称：R Programming Language and its Application
适用专业：海洋资源与环境专业
课程类别：专业方向模块课
课程修读条件：数学、计算机编程
网络课程地址: 无
课程负责人：所属基层学术组织：生物与海洋科学系
二、课程简介
R软件是免费的、目前国际上最为流行的开源软件，本课程的R语言不涉及复杂数据统计处理，专为不懂R语言的初学者。
内容涉及R软件、工具包安装与加载、数据读入与输出、变量与处理数据子集、绘图方法、空间数据获取、文本数据处理等。
通过本课程学习，使学生对环境大数据自动化处理提供基础的技能。
任何与数学、计算机相关的编程都是本课程的基础。
三、教学目标
通过本课程的学习，从最基础的安装开始，通过常规工具包加载，基础数据的输入、输出，各种不同图形的制作，到最后的不同案例教学，可让学生从完全不懂到可以处理基本的调查、实验数据，并加以图形表达。
通过文本工具包介绍，可让学生学会文本处理的基础方法。
这些技能与方法不仅对环境科学，对其他所有领域的数据处理都有广泛的应用价值。
四、教学内容及学时分配
五、考核及成绩评定方式
六、教材及参考书目：。
r语言数据挖掘课程设计
r语言数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握R语言基础语法和数据类型，理解数据结构在数据挖掘中的重要性；2. 学会使用R语言进行数据导入、清洗、转换和预处理，掌握基本的数据处理技巧；3. 了解并掌握常用的数据挖掘算法，如关联规则、分类、聚类等，能够运用到实际问题中；4. 学会使用R语言中的数据可视化工具，对数据进行有效展示，提高数据分析的可读性。
技能目标：1. 能够独立运用R语言进行数据挖掘项目的实施，包括数据预处理、挖掘算法应用和结果分析；2. 培养学生具备运用R语言解决实际问题的能力，提高编程实践技能；3. 能够运用所学知识，结合实际案例进行数据挖掘分析，形成数据分析报告。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对数据挖掘的兴趣，培养主动探究和解决问题的热情；2. 培养学生的团队协作精神，学会与他人共同分析问题、探讨解决方案；3. 引导学生认识到数据挖掘在现实生活中的应用价值，提高数据素养，培养数据伦理观念。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，注重理论与实践相结合，旨在提高学生运用R语言进行数据挖掘的实际操作能力，培养学生具备数据分析的基本素养，为未来的学术研究或职业发展打下坚实基础。
通过对课程目标的分解，为后续教学设计和评估提供明确的方向。
二、教学内容1. R语言基础语法和数据类型：介绍R语言的安装与配置，基础语法规则，变量和数据类型，控制结构等；教材章节：第1章 R语言概述与安装，第2章 R语言基础语法；内容安排：2学时。
2. 数据导入与预处理：讲解如何使用R语言读取不同格式的数据，数据清洗、转换和预处理方法；教材章节：第3章 数据导入与预处理；内容安排：3学时。
3. 常用数据挖掘算法：介绍关联规则、分类、聚类等常用算法，并通过实例进行讲解；教材章节：第4章 数据挖掘算法概述，第5章 关联规则挖掘，第6章 分类与聚类算法；内容安排：6学时。
4. 数据可视化：讲解R语言中的数据可视化工具，如ggplot2等，以及如何对数据进行有效展示；教材章节：第7章 数据可视化；内容安排：2学时。
大学生r语言课程设计
大学生r语言课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解R语言的基本概念，掌握R语言编程环境的使用方法；2. 学会使用R语言进行数据导入、清洗、转换和预处理；3. 掌握R语言中的基本统计分析和可视化技术，如描述性统计、概率分布、假设检验等；4. 了解R语言在数据挖掘和机器学习领域的应用。
技能目标：1. 能够独立运用R语言编写脚本，完成数据处理和分析任务；2. 能够运用R语言的图形和可视化包，创建高质量的图表和数据可视化报告；3. 能够运用R语言的统计分析函数，对实际问题进行数据分析和解释；4. 能够运用R语言进行简单的数据挖掘和机器学习模型的构建与评估。
情感态度价值观目标：1. 培养学生严谨的科学态度，注重实证研究和数据分析；2. 培养学生对R语言的兴趣和热情，激发学生主动学习和探索的精神；3. 培养学生具备团队协作意识，能够在小组项目中发挥个人优势，共同完成任务；4. 培养学生具备数据伦理意识，尊重数据隐私，遵循学术诚信原则。
课程性质：本课程为大学生R语言课程，旨在教授学生掌握R语言的基本用法，培养其在数据处理、统计分析和数据挖掘等方面的实际操作能力。
学生特点：大学生具备一定的数学基础和编程能力，对新鲜事物充满好奇心，但可能对R语言及相关理论知识了解较少。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过案例教学和实际操作，使学生掌握R语言的核心知识，并能够应用于实际问题的解决。
同时，注重培养学生的自主学习能力和团队协作精神。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. R语言基础：- R语言概述与安装配置- 数据类型与数据结构- 控制流与函数编写- 向量、矩阵和列表操作2. 数据处理与清洗：- 数据导入与导出- 数据整合与重塑- 缺失值处理与异常值检测- 数据转换与预处理3. 基本统计分析：- 描述性统计分析- 概率分布与概率计算- 假设检验与置信区间- 方差分析与应用4. 数据可视化与图形绘制：- 基本图形绘制与定制- 高级可视化包介绍（如ggplot2）- 数据可视化原则与技巧- 实际案例分析与图形展示5. 数据挖掘与机器学习：- 监督学习算法与应用- 无监督学习算法与应用- 模型评估与优化- R语言数据挖掘与机器学习包介绍教学内容安排与进度：第一周：R语言基础与安装配置第二周：数据处理与清洗第三周：基本统计分析第四周：数据可视化与图形绘制第五周：数据挖掘与机器学习概述第六周：监督学习与无监督学习案例实践第七周：模型评估与优化第八周：课程总结与项目展示教材章节关联：《R语言实战》第一章：R语言概述与安装配置《R语言实战》第二章：数据类型与数据结构《R语言实战》第三章：控制流与函数编写《R语言实战》第四章：数据处理与清洗《R语言实战》第五章：基本统计分析《R语言实战》第六章：数据可视化与图形绘制《R语言实战》第七章：数据挖掘与机器学习简介《R语言实战》第八章：案例分析与实战项目三、教学方法本课程将采用以下多样化的教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性，提高教学效果：1. 讲授法：通过精讲R语言的基本概念、原理和操作方法，为学生奠定扎实的理论基础。
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主要案例：
案例1：利用Logistic回归帮助商业银行完成对客户提前还贷款情况的预测；
案例2：泰坦尼克号乘客幸存的关联规则分析；
案例3：提高个人收入的关联分析。
第四讲：决策树（回归树）分析和R语言实现
决策树是数据挖掘的经典方法，其原理容易被理解。本讲主要讲授两种最为普遍的决策树算法：CART和C4.5算法，使用rpart和J48函数进行R语言分析。
主要案例：
案例1：对汽车耗油量进行决策树分析并完成相关目标变量的预测；
案例2：使用决策树帮助电信局判断和预测客户办理宽带业务。
第五讲：机器集成学习的Bagging和AdaBoost算法
这两种方法将许多分类器的预测结果进行汇总分析，从而达到显著提升分类效果。本讲介绍这2种算法的思想，在R语言中构造训练集和测试集进一步进行分析。
主要案例：
案例1：用R语言的Bagging和AdaBoost进行商业银行定期存款的分析和预测；
主要案例：
案例：使用R语言结合KNN算法对网页（Web）进行文本挖掘（含分词、分类、可视化等）
主要案例：
案例1：如何用R语言plyr等包合并、排序、分析数据并编制香农-威纳指数；
案例2：如何用R语言编程同时实现几十个高难度数据分析可视化图片的jpeg格式输出；
案例3：如何使用R语言进行分层或者整群抽样构建训练集与测试集；
案例4：使用ggplot2画出各种复杂的图形。
第二讲：Logistic回归与商业大数据建模
案例2：利用Logistic回归帮助医生对病人选择最佳治疗方案；
案例3：利用Logistic回归帮助厂家分析顾客做出购买决策的重要因素；
案例4：利用Logistic回归帮助寿险公司进行目标客户精准电话营销；
案例5：利用Logistic回归帮助商业银行完成对客户的信用评分；
案例6：利用Logistic回归帮助公司分析客户流失的原因并做好预测。
案例2：使用支持向量机识别有毒蘑菇；
案例3：使用支持向量机进行股票指数预测。
第八讲：神经网络和R语言的实现
神经网络由大量的节点和输出函数构成逻辑策略，本讲介绍其原理，主要通过案例的方式讲解R语言实现神经网络算法的过程和注意的事项。
主要案例：
案例1：酒的品质和种类的神经网络的分析和预测；
案例2：用R语言的Bagging和AdaBoost识别有毒蘑菇。
第六讲：R语言随机森林（RandomForest）算法
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，本讲讲清随机森林方法的原理，以致在实际中帮助学员判断适合进行随机森林分析的情况，最终熟练掌握R语言随机森林分析的方法。
主要案例：
大数据时代的精准数据挖掘——使用R语言
教学大纲：
第一讲：R语言精要
本着循序渐进而又覆盖R语言重要而有用的基本内容原则，本讲从R语言入门开始，以前期的数据处理为核心，以实际案例为载体，内容包括R语言的向量、数据框、矩阵运算、缺失值和零值的处理、特别注重用R语言构造函数编程解决实际问题，详细介绍强大的数据清洗整理plyr、zoo、car等常用包和强大的作图ggplot2包，为使用R语言进行数据挖掘打下扎实的工具基础。
第三讲：关联规则和R语言实现
关联规则（著名的“啤酒和尿布”）是数据挖掘的基础和核心技术之一，本讲将着重围绕经典的Apriori算法和eclat算法，阐明关联规则的支持、置信和提升程度与控制，使用R语言快速完成关联规则分析。
主要案例：
案例1：使用R语言关联规则方法帮助各个超市实现商品的最佳捆绑销售方案（即“购物篮”分析）；
案例2：公司财务预警建模。
第九讲：交叉验证比较各个模型
对于同一个数据，可能有很多模型来拟合，如何衡量和比较模型的精度呢？本讲将介绍交叉验证训练集和测试集的方法来帮助大家在实际中选取最佳模型进行拟合和预测。
第十讲：使用R语言结合KNN算法进行文本挖掘
文本挖掘，特别是对中文的文本挖掘日趋重要。本讲介绍文本挖掘的原理和方法，帮助大家使用R语言在大量的非结构化的数据中发现有价值的信息，抽取潜在有用的数据，发现适合模式，实现可视化结果展示。
案例1：对皮肤病进行随机森林的分类和预测；
案例2：对酒的品质和种类进行分类和评价。
第七讲：支持向量机和R语言的实现
本讲将分析支持向量机的结构风险最小原理、间隔和核函数，从而帮助学员深刻理解支持向量机的思想和算法，以及使用中注意的问题，从而帮助学员灵活地应用于各个领域。
主要案例：
案例1：对著名的鸢尾花数据进行支持向量机的分析；