# Python和R商业数据挖掘分析技巧

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{% tab title="关键词" %}
R | 教据挖掘 | 分类 | 预测 | 数据探索 | 降维 | 多元线性回归 | K-最近邻 | 朴素贝叶斯分类器 | 分类和回归树 | 逻辑回归 | 判别分析 | 集成和提升建模 | 关联规则 | 协同过滤 | 聚类分析 | 时间序列 | Matplotlib | Numpy | Pandas
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{% tab title="梗概" %}
### R商业数据挖掘

#### 介绍

#### 数据挖掘概述

#### 数据可视化

#### 降维

#### 评估预测性能

#### 多元线性回归

#### 朴素贝叶斯分类器

#### 分类和回归树

#### 逻辑回归

#### 神经网络

#### 判别分析

#### 组合方法：集成和隆起建模

#### 关联规则和协同过滤

#### 聚类分析

#### 处理时间序列

#### 基于回归的预测

#### 平滑方法

#### 社交网络分析

#### 文本挖掘

#### 案例

### Python商业数据挖掘
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