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第0讲 数据分析基本概念
第1讲 准备知识
第2讲 R语言编程基础与数据整合(分开2)
第3讲 描述性统计分析基础
第4讲 数据清洗与信息压缩(分开2)
第5讲 统计推断基础
第6讲 客户价值预测_线性回归模型与诊断
第7讲 用逻辑回归作申请评分信用评级
第8讲 用决策树做可表述的模式
第9讲 用神经网络做行为信用评级
第10讲 分类器入门与支持向量机
第11讲 客户聚类与聚类后画像
第12讲 使用推荐算法提升客户价值
第13讲 使用时间序列(ARIMA)分析做销售量预测
第14讲 汽车金融申请信用评级模型案例

R语言数据挖掘与商业分析建模