R ile Veri Analizi Eğitimi

R Programlama Dili ve Veri Analizinde Kullanımı

Veri Analitiği R ve Diğer Analitik Diller Arasındaki Farklar

Ana Hatlarıyla R

Veri Türleri ve Veri Yapıları

Değişkenler

Sürekli Değişkenler

Kategorik Değişkenler

Sürekli Değişkenleri Kategorik Değişkenlere Dönüştürme

Veri Çerçeveleri ve Veri Çerçevelerine Değişken Ekleme

Eksik Değerleri İşleme

Spit Veri Çerçeveleri

Veri Çerçevelerini Yığınlama ve Çözme İşlemleri

Diğer Veri Analizi Programlarından Verinin İçe Aktarılması

Frekans Ve Oran Tablosu Oluşturma

Kategorik Değişkenlerin Çapraz Tabloları

Sürekli Değişkenler İçin Tanımlayıcı İstatistikler

Summarize() İşlevi

llist () İşlevi

Boxplot Kavramı

Grafik ve Çizelgeler

Grafik Niteliklerini Özelleştirme

Kategorik Değişkenler ve Grafikler

Sürekli Değişkenler ve Grafikler

Değişkenler Arasındaki İlişki Grafikleri

Histogramlar

Kutu Grafikleri

T Testleri

Bağımsız T Testleri

Paired-Samples T Testleri

Tek Yönlü Varyans Analizi (One-Way ANOVA)

ANOVA Analizi

ANOVA Görünümleri

ANOVA Algoritması

Sentiment Analizleri ve Özellikleri

Ki-kare Bağımsızlık Testleri

Pearson Korelasyonu

Spearman Korelasyonu

Doğrusal Regresyon Analizi

Wilkinson-Rogers Gösterimi

Regresyon Çizgileri

Dağılım Grafikleri

Çoklu Doğrusal Regresyon

İkili Lojistik Regresyon

Sıralı Lojistik Regresyon

Bootstrapping Kavramı

Sample () İşlevi

Döngüler ve Karşı Matrisler

Bootstrapping Kullanımı

Permütasyon Testleri ve Kullanımları

Veri Madenciliğine Giriş

Makine Öğrenmesi

Denetimli ve Denetimsiz Makine Öğrenme Algoritmaları

K-means Kümeleme

Veri Madenciliği ve Duygu Analizi

Birliktelik Kuralı ve Veri Madenciliği

Decision Trees ve Random Forest Kavramları