R语言子集选取

标签：编程基础

Python数据可视化-词云图（二）
<p>对文本数据经过Python Jieba分词，统计词频，用wordcloud可视化API制作词云图，包括基本词云，图形轮廓的词云，规定色彩的词云。<br />

标签：数据可视化

Python数据可视化-词云图（三）
<p>对文本数据经过Python Jieba分词，统计词频，用wordcloud可视化API制作词云图，包括基本词云，图形轮廓的词云，规定色彩的词云。<br />

标签：数据可视化

反事实框架下的因果研究（二）
<p>近年来，随着社会科学越来越重视因果效应的识别，反事实框架在实证研究中呈现蓬勃发展的趋势。本课程拟介绍反事实框架的基本思想

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反事实框架下的因果研究（三）
<p>近年来，随着社会科学越来越重视因果效应的识别，反事实框架在实证研究中呈现蓬勃发展的趋势。本课程拟介绍反事实框架的基本思想

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分类预测（二）
<p>分类预测是根据已知类别（或目标）数据集特征，对未知类别（或目标）数据进行类别（或目标）预测判断的数据分析过程。分类预测简单来说分为

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分类预测（三）
<p>分类预测是根据已知类别（或目标）数据集特征，对未知类别（或目标）数据进行类别（或目标）预测判断的数据分析过程。分类预测简单来说分为

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聚类分析（二）
<p>聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似对象组成的多个类的过程。利用python编程技术将数据对象分类到不同的类或者簇，

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聚类分析（三）
<p>聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似对象组成的多个类的过程。利用python编程技术将数据对象分类到不同的类或者簇，

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为什么学习数据科学（二）
<p>从四个方面介绍为什么要学习数据科学：1、迅速崛起的数据科学与大数据技术；2、大数据时代下的数据科学人才市场状况 ；3、大数据驱

标签：编程基础

为什么学习数据科学（三）
<p>从四个方面介绍为什么要学习数据科学：1、迅速崛起的数据科学与大数据技术；2、大数据时代下的数据科学人才市场状况 ；3、大数据驱

标签：编程基础

量化投资入门（二）
<p>自华尔街传奇人物詹姆斯&middot;西蒙斯通过量化投资持续二十余年取得惊人投资收益后，量化投资风靡了全世界。量化投资是指基于

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量化投资入门（三）
<p>自华尔街传奇人物詹姆斯&middot;西蒙斯通过量化投资持续二十余年取得惊人投资收益后，量化投资风靡了全世界。量化投资是指基于

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爬虫实例（二）

以编制一个完整的Python爬虫程序为例，讲解爬虫的设计原理和具体实现方法

标签：数据采集

信用卡欺诈建模分析（二）
<p>基于信用卡交易数据，通过数据预处理、特征分析及选择，建立逻辑回归等机器学习模型并对模型进行优化，发现信用卡欺诈问题，防范信用

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信用卡欺诈建模分析（三）
<p>基于信用卡交易数据，通过数据预处理、特征分析及选择，建立逻辑回归等机器学习模型并对模型进行优化，发现信用卡欺诈问题，防范信用

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数据科学中的R语言（二）

R语言基础介绍

标签：编程基础

社保审计数据分析（二）
<p>对医院和药店的药品销售数据进行清洗、合并和分析，审计机构的药品销售行为，发现异常点，并应用信息熵指标，锁定违规购药行为。</p>

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社保审计数据分析（三）
<p>对医院和药店的药品销售数据进行清洗、合并和分析，审计机构的药品销售行为，发现异常点，并应用信息熵指标，锁定违规购药行为。</p>

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社会科学中的机器学习应用（二）
<p>大数据和机器学习引发了社会的诸多变革，与之相应的，社会学科领域也开始逐步接纳机器学习这一崭新的研究新范式。本课程拟通过比

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社会科学中的机器学习应用（三）
<p>大数据和机器学习引发了社会的诸多变革，与之相应的，社会学科领域也开始逐步接纳机器学习这一崭新的研究新范式。本课程拟通过比

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政府工作报告的词频分析（二）

标签：数据分析

政府工作报告的词频分析（三）

标签：数据分析

栏目简介

本栏目为体系化设计的内容，包含Python、R等数据分析语言基础课程以及应用实例进阶课程两部分内容，旨在帮助零基础学员快速入门，并且能够进行应用实践。

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