数据时代已经到来，基于数据与数据分析去发现问题并做出科学客观的决策越来越重要。开源软件R语言迅速发展，目前有上万个可以获取的R扩展包，内容涉及各行各业，适用于各种数据技术。本课程分为基础篇、进阶篇、拓展篇三大模块，循序渐进介绍R语言在数据分析应用中的相关知识，同时注重内容的前沿性与时代性，如何用R完成一系列数据处理工作：数据准备、数据清洗、数据探索、数据变换、数据可视化、数学建模、分析报告撰写，大数据处理性能提高等内容。通过实验案例分析能够将所学R知识应用到实际问题的解决中，让数据转化成价值。

本课程是面向全校本科生信息能力模块的选修课程。48学时，3学分。

R语言知识点内容较多，本课程从数据挖掘角度讲解R语言。从课程内容上R语言基础和数据挖掘建模两部分，每部分有理论和实验。让同学们从案例中掌握R语言基础和数据挖掘实际应用，对其今后专业课程学习中需要的计算思维和程序能力打好基础。

大数据时代，数据的分析处理非常重要，数据挖掘作为数据科学的重要一环，其典型的应用如分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐、时序模式、神经网络应用广泛。本课程对于非计算机专业的选修学生来说，不仅仅是学习一门程序设计语言，更重要的是了解数据挖掘的建模方法和应用特点，对其今后专业数据的分析处理有帮助。

本课程的教学目标：

课程目标1：专业知识方面。掌握R语言与数据挖掘的基础知识，学会R语言的常用功能，理解与掌握使用R语言进行数据挖掘的基本原理。

课程目标2：专业能力方面。掌握R语言数据挖掘中的建模与应用，了解和熟悉常用数据挖掘算法例如分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐、时序模式、神经网络的基本原理和应用。

课程目标3：综合能力方面。在具体案例中掌握实施R语言数据挖掘的流程，初步具备综合运用R语言进行数据挖掘的基本能力。 

课程目标4：思想政治素质方面。强化学生在大数据挖掘实践中的道德品质与伦理素养，要求学生在其中培养爱国敬业、诚实守信等基本素质。

配套线下课程，完成课程的全部学习任务。

周围，崔濒月，R语言程序设计，清华大学出版社，2023.2

R语言：www.r-project.org

IDE工具：www.rstudio.com