1 R 语言基础知识介绍
1.1 R 语言的安装和示例，R 语言简史，下载与安装，几个例子，脚本代
码，帮组文件，IDE
1.2 R 语言的基本语法、函数和数据类型，变量名的选取，赋值方式，内
部函数介绍，常见的类型。
1.3 向量和矩阵以及索引，生成向量矩阵的方法，连接数据，如果提取子
向量和子矩阵
2 数据采集、抽样与数据预处理技术
2.1 数据采集：数据文件读入，Excel 文件读入的不同方法，读取 SAS 或者
SPSS 等格式的数据。
2.2 数据抽样：常见分布的随机数生成，利用一定的规则进行样本筛选
2.3 数据预处理
2.4 实例 1 异常值检测
2.5 实例 2 缺失值处理，介绍几种不同的缺失值处理方式。
3 数据建模知识讲解
数据建模基础知识，常见方法与步骤
数据建模实例 1
数据的可视化展示：直方图，箱线图，QQ 图等常见的
可视化处理
数据建模实例 2
数据的统计分析：均值方差等统计量计算，正态性检
验等内容
4 统计分析、回归分析、数据预测及实例（最少三种）
4.1 常见线性回归分析：一元线性回归分析与多元线性回归分析
4.2 LASSO 技术：历史沿革与 R 语言中相关包的实现
4.3 聚类分析：统计方法及示例
4.4 k 最邻近：R 语言的实现
