1、nlme包，这是相对成熟的R包，它除了可以分析分层的线性混合效应模型，也可以处理非线性模型。在优势方面，个人认为它可以处理相处复杂的线性和非线性模型，可以定义方差协方差结构，也可以在广义线性模型中定义连接函数。
2、C3 1 0.004 168 5534 此模型是否适合数据更好，是否适合过度分散？R代码的这部分做以下更改：将此输出的部分与上面的输出相比较，我们将颜色用作分类预测器。我们这样做只是为了记住同一个变量的不同编码会给你不同的拟合和估计值。
3、案例详解SPSS聚类分析全过程 案例数据源：有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。
4、R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择，因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程，它的特征选择和算法是融合在一起的，不需要额外的特征选择。
5、由于R其实处理数据框较多，矩阵并不会讲很多的东西，如果非要使用矩阵，我其实还是更推荐去隔壁Python学习np和scipy ）任何数据类型学习的开始都是如何得到它，也就是如何创建它。矩阵也不例外，我们首要的 创建方式就是直接使用matrix函数进行创建 。
目前，各企业都在专注于内部大数据专业知识的开发，由此可见，要掌握对大数据之于公司流程的影响是大家的共识。对大数据分析的投资也呈增长趋势。事实上，在接下来的几年里，已经采用大数据分析的公司会不断增长大数据项目的数量。大数据分析的支出取决于行业领域。
案例价值：本案例描述了饿了么的异地多活改造，从设计到正式上线的过程中，做的各种取舍，以及如何协调业务团队，和中间件团队的工作，安全而平稳的改造整个业务，使业务从一个单机房的服务，变成多机房多活的服务。
这要求企业以最快的速度对市场做出反应、以最快的速度制定新的战略并加以实施、以最快的速度对战略进行调整。迅速反应和迅速调整都要求企业建设自身的“数字神经”平台，未来几年中，百分之七十的中国企业将建设自己的信息共享平台。
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局（NSA）利用大数据技术，检测和防止网络攻击（挫败恐怖分子的阴谋）。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
1、数据清洗过程包括：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理 （1）选择子集 在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。
2、具体能不能得看自己学得如何，如果学的很好的话，很容易找到工作。学python的同时一定会接触到其他技术，毕竟光会python这门语言是不够的，要看用它来做什么。比如说用 python做爬虫，就必须接触到html， http等知识。
3、数字营销：数字营销是一个广泛的领域，包括搜索引擎优化（SEO）、社交媒体管理、电子邮件营销等。男孩们可以通过学习数字营销技能来帮助企业推广产品和服务。 数据分析：数据分析是一个快速增长的领域，男孩们可以通过学习统计学、数据可视化等技能来帮助企业理解数据并做出更好的决策。
4、语言推荐：Java、python、c、c++ 设计组成：算法原理、大数据分析组件、机器学习模型、数据采集 简要说明：把这三个放在一块说明，是因为它们的难度都是相当高，一般选择此课题的人，应该对自己的课题比较清楚的，如果基础不是特别好，不建议选择。
