大数据分析R语言线性建模的意义

　　大数据分析R语言线性建模是任何对使用数据进行预测或对变量之间的关系进行推断感兴趣的人员的基础数据技能。
 

　　对于大数据分析师来说，能够建立线性模型是绝对必要的，但是数据分析人员甚至业余爱好者也可以从线性建模的功能中受益匪浅。
 

　　R中的线性建模，这是大数据分析师中的新课程，它将从头开始教你此技能。你准备好动手开始建模吗?
 

　　我将在大数据分析R语言线性建模的意义中学到什么?
 

　　R中的线性建模将教你如何通过使用模型进行预测和推理来从数据中获取更多收益。同样重要的是，它会教你如何在建立，评估以及在不同类型的模型之间进行选择的经验时，如何评估这些预测和推论的准确性。
 

　　在整个过程中，你将使用我们的交互式浏览器内编码界面。这意味着你将动手实践，并在学习它们时使用R代码应用这些概念。
 

　　你将通过学习构建和选择模型的基础知识来开始大数据分析R语言线性建模的意义，这不仅是线性建模方面的技能，而且是未来机器学习中所有技能的要求。我们将详细介绍预测模型和可帮助你进行推断以确定哪些变量影响你的结果的模型。
 

　　接下来，你将逐步完成在R中实际构建线性模型的逐步过程，并了解有关如何选择输入变量以进行准确的预测或推断的更多信息。
 

　　建立初始模型后，你将深入研究如何进行拟合。在R中拟合模型很简单，但是要更加了解输出的含义。在大数据分析R语言线性建模的意义中，你将学习有效地解释结果，以便得出有益的结论。
 

　　然后，我们将更深入地评估你的模型。你将学习计算残差标准误差和R平方，如何可视化残差，以及如何使用这些方法更好地了解模型的优缺点。
 

　　从头到尾构建了一个模型之后，你将开始使用Broom软件包快速，高效地拟合，分析和可视化多个线性模型，从而创建多个模型。
 

　　最后，你将负责将所有这些新知识整合到一个指导项目中，该任务将指导你分析真实的纽约房地产价格，以使用线性模型进行预测。
 

　　在课程结束时，你将对建模的基础有深入的了解，并且将有信心在R中建立，拟合和评估线性模型。你还将获得课程结业证书和完善的产品组合该项目使用真实的房地产数据来突出你在工作申请中的新技能。
 

　　为什么要学习线性建模?
 

　　线性建模是一种经过实践检验的预测和推理方法。如果你一直在R路径上与我们的数据分析师合作，那么你已经学会了分析数据。学习线性建模可以使你更进一步，从而可以对未来进行预测。
 

　　如果你的目标是从事数据科学工作，那么了解线性建模将是课程的重要内容。即使你打算将大部分时间花在使用更高级的机器学习应用程序上，你在大数据分析R语言线性建模的意义中学习的基础知识对于理解各种机器学习模型类型也至关重要。
 

　　但是，即使你根本不想担任大数据分析师或全职使用数据，线性建模也是一项有用的技能，可让你释放数据的预测能力，同时甚至对于数据爱好者来说也相对容易。无论你是分析师还是只是想从他们的数据中获得更多收益的人，学习线性建模都是实现该目标的绝佳方法，同时如果你感兴趣的话，还可以为机器学习的未来研究奠定基础。