极简R数据分析与可视化实战训练营：进阶实战
¥499.9
体系课
极简R数据分析与可视化实战训练营：进阶实战
- 数据分析与数据决策
- 数据可视化
从基础到精通的跃升之路
讲师：
关东升
最后更新：2025年09月
课程难度
你将收获
- 掌握R语言核心技能：深入理解R语言的数据结构、数据操作和可视化工具，能够熟练使用R进行数据分析。
- 提升数据处理能力：学会处理各种数据格式（如CSV、Excel、数据库等），掌握数据清洗、预处理和重塑的技巧。
- 精通数据可视化：通过Base R和ggplot2等工具，掌握如何绘制高质量的图表，包括散点图、柱状图、箱线图、热力图等。
- 掌握统计分析方法：学习描述性统计、相关性分析、线性回归、时间序列分析等统计方法，并能够应用到实际问题中。
- 实战项目经验：通过多个综合案例（如在线零售数据分析、空气污染分析、股票价格预测等），积累实战项目经验，提升解决实际问题的能力。
课程介绍
《极简R数据分析与可视化实战训练营：进阶实战》是一门专为希望提升数据分析能力的学员设计的进阶课程。
课程由国内著名技术专家关东升老师主讲，内容涵盖从数据导入、清洗到高级数据可视化的实战技能。通过系统化的课程设计和丰富的实战案例，学员将掌握如何使用R语言进行复杂的数据处理、统计分析和可视化展示。
课程结合了Base R和ggplot2等多种工具，帮助学员从基础到精通，逐步提升数据分析能力，为解决实际业务问题提供强大的技术支持。
适合人群
- 数据分析初学者：对数据分析感兴趣，希望通过R语言提升数据分析能力的初学者。
- 数据分析师：希望提升数据处理和可视化技能，更好地支持决策的数据分析师。
- 统计学爱好者：对统计模型和数据分析方法有浓厚兴趣，希望通过实战提升技能的统计学爱好者。
- 科研人员：需要使用R语言进行数据分析和可视化的科研人员。
- 企业数据团队成员：希望通过系统学习提升数据处理和分析能力，为业务提供数据支持的企业员工。
讲师介绍
关东升老师具有18年教学经验：教授近万名学员，近期为中国移动、中国联通、南方航空、中石油、工商银行、平安银行和天津港务局等企事业单位授课。
26年项目经验：
主要项目如下。
（1）参与设计和开发北京市公交一卡通百亿级大型项目。
（2）开发国家农产品追溯系统。
（3）开发大型网络游戏《神农诀》的iOS和Android客户端开发。
（4）酒店预订系统的iOS客户端开发。
（5）金融系统微博客户端开发。
著有50本多部畅销书：
近期出版图书如下。
《漫画Java》
《趣玩Python自动化办公真简单》
《看漫画学Python》
《Java从小白到大牛》
《Kotlin从小白到大牛》
《Python从小白到大牛》
《Android从小白到大牛Kotlin版》
课程大纲
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课程介绍
2分钟
第一章 数据操作：导入、导出与内置数据集
共19节 | 1小时37分钟
- 第一节 数据导入与导出概述5分钟
- 1.2.1 数据导入8分钟
- 1.2.2 示例：从 CSV文件读取地震事件数据集4分钟
- 1.2.3 示例：从 CSV文件读取地震事件数据集【动手实践】6分钟
- 1.2.4 从Excel文件导入8分钟
- 1.2.5 示例：导入“商品房销售月度数据.xls”文件4分钟
- 1.2.6 示例：导入“商品房销售月度数据.xls”文件【动手实践】7分钟
- 1.2.7 从数据库导入5分钟
- 1.2.8 示例：从SQLite数据库导入苹果公司股票数据6分钟
- 1.2.9 示例：从SQLite数据库导入苹果公司股票数据【动手实践】4分钟
- 1.3.1 导出到CSV文件2分钟
- 1.3.2 示例：将电商平台订单数据导出为CSV文件5分钟
- 1.3.3 示例：将电商平台订单数据导出为CSV文件【动手实践】8分钟
- 1.3.4 导出到Excel文件5分钟
- 1.3.5 导出到Excel文件【动手实践】4分钟
- 1.3.6 示例：将电商平台订单数据导出为Excel文件2分钟
- 1.3.7 示例：将电商平台订单数据导出为Excel文件【动手实践】4分钟
- 第四节 上 内置数据集概述3分钟
- 第四节 下 常用内置数据集7分钟
第二章 数据清洗与预处理
共22节 | 1小时53分钟
- 2.1.1 数据清洗4分钟
- 2.1.2 数据结构检查4分钟
- 2.1.3 示例：电商平台订单数据结构检查6分钟
- 2.1.4 示例：电商平台订单数据结构检查【动手实践】5分钟
- 2.2.1 数据清理步骤5分钟
- 2.2.2 示例：在线教育平台用户注册数据清洗12分钟
- 2.2.3示例：在线教育平台用户注册数据清洗【动手实践】13分钟
- 2.3.1 数据重塑2分钟
- 2.3.2 从宽格式转换为长格式3分钟
- 2.3.3 从宽格式转换为长格式【动手实践】7分钟
- 2.4.1 行合并5分钟
- 2.4.2 行合并【动手实践】4分钟
- 2.4.3 列合并8分钟
- 2.4.4 列合并【动手实践】5分钟
- 2.5.1 左连接7分钟
- 2.5.2 左连接【动手实践】4分钟
- 2.5.3 右连接4分钟
- 2.5.4 右连接【动手实践】4分钟
- 2.5.5 内连接2分钟
- 2.5.6 内连接【动手实践】3分钟
- 2.5.7 全连接3分钟
- 2.5.8 全连接【动手实践】1分钟
第三章 数据可视化基础——使用Base R工具绘制图形
共19节 | 1小时49分钟
- 3.1.1 数据可视化概述5分钟
- 3.2.1 散点图7分钟
- 3.2.2 散点图【动手实践】6分钟
- 3.2.3折线图9分钟
- 3.2.4 折线图【动手实践】7分钟
- 3.2.5 柱状图和条形图5分钟
- 3.2.6 柱状图和条形图【动手实践】5分钟
- 3.2.7 饼图7分钟
- 3.2.8 饼图【动手实践】2分钟
- 3.2.9 强视觉效果的饼图7分钟
- 3.2.10 强视觉效果的饼图【动手实践】11分钟
- 3.2.11 热力图6分钟
- 3.2.12 热力图【动手实践】5分钟
- 3.3.1 设置颜色4分钟
- 3.3.2 设置颜色【动手实践】3分钟
- 3.3.3 添加图例与网格线3分钟
- 3.3.4 添加图例与网格线【动手实践】6分钟
- 3.3.5 坐标轴设置7分钟
- 3.3.6 坐标轴设置【动手实践】6分钟
第四章 高级数据可视化——使用ggplot2绘制图形
共76节 | 6小时53分钟
- 4.1.1 ggplot2的基本语法结构7分钟
- 4.1.2 ggplot2的基本语法结构【动手实践】4分钟
- 4.1.3 ggplot2中的图层概念9分钟
- 4.1.4 ggplot2中的图层概念【动手实践】8分钟
- 4.1.5 ggplot2中映射美学7分钟
- 4.1.6 ggplot2中映射美学【动手实践】8分钟
- 4.2.1 使用ggplot2绘制图形4分钟
- 4.2.2 直方图7分钟
- 4.2.3 直方图【动手实践】5分钟
- 4.2.4 示例：绘制高速公路油耗直方图3分钟
- 4.2.5 示例：绘制高速公路油耗直方图【动手实践】4分钟
- 4.2.6 密度图4分钟
- 4.2.7 密度图【动手实践】4分钟
- 4.2.8 示例：绘制高速公路油耗密度图2分钟
- 4.2.9 示例：绘制高速公路油耗密度图【动手实践】3分钟
- 4.2.10 ：绘制高速公路油耗直方图十密度图4分钟
- 4.2.11 ：绘制高速公路油耗直方图十密度图【动手实践】7分钟
- 4.2.12 箱线图6分钟
- 4.2.13 箱线图【动手实践】5分钟
- 4.2.14 示例：绘制不同气缸数汽车的马力分布箱线图3分钟
- 4.2.15 示例：绘制不同气缸数汽车的马力分布箱线图【动手实践】5分钟
- 4.2.16 小提琴图5分钟
- 4.2.17 小提琴图【动手实践】7分钟
- 4.2.18 示例：绘制不同处理组植物生长量的小提琴图5分钟
- 4.2.19 示例：绘制不同处理组植物生长量的小提琴图【动手实践】4分钟
- 4.2.20 散点图3分钟
- 4.2.21 散点图【动手实践】4分钟
- 4.2.22 示例：绘制iris数据集散点图2分钟
- 4.2.23 示例：绘制iris数据集散点图【动手实践】6分钟
- 4.2.24 气泡图4分钟
- 4.2.25 气泡图【动手实践】6分钟
- 4.2.26 示例：红葡萄酒质量与成分关系气泡图6分钟
- 4.2.27 示例：红葡萄酒质量与成分关系气泡图【动手实践】8分钟
- 4.2.28 散点平滑图5分钟
- 4.2.29 散点平滑图【动手实践】6分钟
- 4.2.30 示例：绘制引擎排量与高速公路油耗的散点平滑图4分钟
- 4.2.31 示例：绘制引擎排量与高速公路油耗的散点平滑图【动手实践】4分钟
- 4.2.32 柱状图3分钟
- 4.2.33 柱状图【动手实践】3分钟
- 4.2.34 示例：绘制不同汽车类型的数量分布柱状图2分钟
- 4.2.35 示例：绘制不同汽车类型的数量分布柱状图【设置中文标签】3分钟
- 4.2.36 示例：绘制不同汽车类型的数量分布柱状图【动手实践】3分钟
- 4.2.37 堆叠柱状图5分钟
- 4.2.38 堆叠柱状图【动手实践】11分钟
- 4.2.39 示例：绘制不同汽车类别中的驱动方式分布堆叠柱状图2分钟
- 4.2.40 示例：绘制不同汽车类别中的驱动方式分布堆叠柱状图【动手实践】3分钟
- 4.2.41 分组柱状图4分钟
- 4.2.42 分组柱状图【动手实践】5分钟
- 4.2.43 示例：绘制不同汽车类别中的驱动方式分布分组柱状图2分钟
- 4.2.44 示例：绘制不同汽车类别中的驱动方式分布分组柱状图【动手实践】4分钟
- 4.2.45 条形图6分钟
- 4.2.46 条形图【动手实践】6分钟
- 4.2.47 折线图4分钟
- 4.2.48 折线图【动手实践】6分钟
- 4.2.49 示例：绘制中国铝业股票成交量变化折线图9分钟
- 4.2.50示例：绘制中国铝业股票成交量变化折线图【动手实践】13分钟
- 4.2.51 多条折线图5分钟
- 4.2.52 多条折线图【动手实践】6分钟
- 4.2.53 示例：绘制中国铝业股票价格的变化多折线图3分钟
- 4.2.54 示例：绘制中国铝业股票价格的变化多折线图【动手实践】10分钟
- 4.2.55 面积图4分钟
- 4.2.56 面积图【动手实践】4分钟
- 4.2.57 示例：绘制中国铝业股票成交量变化面积图2分钟
- 4.2.58 示例：绘制中国铝业股票成交量变化面积图【动手实践】9分钟
- 4.2.59 饼图9分钟
- 4.2.60 饼图【动手实践】8分钟
- 4.2.61 示例：绘制不同汽车类型的数量占比饼图6分钟
- 4.2.62 示例：绘制不同汽车类型的数量占比饼图【动手实践】8分钟
- 4.2.63 环形图6分钟
- 4.2.64 环形图【动手实践】5分钟
- 4.2.65 示例：绘制不同汽车类型的数量占比环形图5分钟
- 4.2.66 示例：绘制不同汽车类型的数量占比环形图【动手实践】11分钟
- 4.2.67 热力图4分钟
- 4.2.68 热力图【动手实践】7分钟
- 4.2.69 示例：mtcars数据集相关性热力图9分钟
- 4.2.70 示例：mtcars数据集相关性热力图【动手实践】11分钟
第五章 描述性统计分析
共32节 | 3小时21分钟
- 5.1.1 均值5分钟
- 5.1.2 均值【动手实践】4分钟
- 5.1.3 均值与数据可视化8分钟
- 5.1.4 均值与数据可视化【动手实践】11分钟
- 5.1.5 中位数6分钟
- 5.1.6 中位数【动手实践】5分钟
- 5.1.7 中位数与数据可视化6分钟
- 5.1.8 中位数与数据可视化【动手实践】10分钟
- 5.1.9 众数9分钟
- 5.1.10 众数【动手实践】3分钟
- 5.1.11 众数与数据可视化6分钟
- 5.1.12 众数与数据可视化【动手实践】8分钟
- 5.2.1 极差1分钟
- 5.2.2 方差2分钟
- 5.2.3 极差和方差【动手实践】4分钟
- 5.2.4 方差与数据可视化.mp46分钟
- 5.2.5 方差与数据可视化【动手实践】9分钟
- 5.2.6 标准差3分钟
- 5.2.7 标准差【动手实践】1分钟
- 5.2.8 标准差与数据可视化6分钟
- 5.2.9 标准差与数据可视化【动手实践】10分钟
- 5.3.1 四分位数12分钟
- 5.3.2 异常值6分钟
- 5.3.3 异常值【动手实践】7分钟
- 5.3.4 箱线图与四分位数和异常值分析3分钟
- 5.3.5 箱线图与四分位数和异常值分析【动手实践】6分钟
- 5.4.1 数据分组操作7分钟
- 5.4.2 数据分组操作【动手实践】4分钟
- 5.4.3 数据汇总操作13分钟
- 5.4.4 数据汇总操作【动手实践】7分钟
- 5.4.5 使用数据透视表进行汇总7分钟
- 5.4.6 使用数据透视表进行汇总【动手实践】6分钟
第六章 相关性分析
共13节 | 50分钟
- 第一节 相关性分析概述4分钟
- 6.2.1 计算皮尔逊相关系数3分钟
- 6.2.2 计算皮尔逊相关系数【动手实践】2分钟
- 6.2.3 示例：计算小鸡生长天数与体重的皮尔逊相关系数3分钟
- 6.2.4 示例：计算小鸡生长天数与体重的皮尔逊相关系数【动手实践】1分钟
- 6.3.1 计算斯皮尔曼相关系数3分钟
- 6.3.2 计算斯皮尔曼相关系数【动手实践】2分钟
- 6.3.3 示例：计算小鸡生长天数与体重的斯皮尔曼相关系数2分钟
- 6.3.4 示例：计算小鸡生长天数与体重的斯皮尔曼相关系数【动手实践】2分钟
- 6.4.1 散点图与相关性分析4分钟
- 6.4.2 散点图与相关性分析【动手实践】5分钟
- 6.4.3 热力图与相关性分析13分钟
- 6.4.4 热力图与相关性分析【动手实践】8分钟
第七章 统计模型与推断分析
共4节 | 2小时46分钟
- 第一节 统计模型基础8分钟
- 第二节 线性回归与逻辑回归分析59分钟
- 第三节 时间序列分析基础38分钟
- 第四节 时间序列建模1小时2分钟
第八章 综合案例分析
共4节 | 2小时59分钟
- 案例1：基于在线零售数据描述性统计分析1小时4分钟
- 案例2：空气污染物之间的关系分析与气象因素的影响52分钟
- 案例3：银行营销活动效果分析与客户订阅预测31分钟
- 案例4：基于ARIMA模型的中国石油股票收盘价预测31分钟
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