保正版！R语言数据分析与挖掘实战手册9787113257453中国铁道出版社有限公司程静

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作者: 程静
出版社: 中国铁道出版社有限公司
ISBN: 9787113257453

出版时间: 2019-06
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 程静
出版社: 中国铁道出版社有限公司

ISBN: 9787113257453
出版时间: 2019-06

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1201898271

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作者简介
程静，毕业于重庆大学，目前就职于西部估值优选的互联网公司猪八戒网，担任不错数据分析工程师，负责行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，擅长大数据分析及数据挖掘的各种算法熟练使用R语言及Python语言。

目录
章R语言简介11R语言软件的安装与运行1111R语言软件的安装、启动与关闭1112R语言程辑包的安装和使用412R语言的数据结构6121R语言对象和类型6122向量7123数组和矩阵12124列表17125数据框20第2章数据的读取与保存21数据的读取24211读取内置数据集和文本文件24212读取Excel数据和CSV格式的数据30213读取R语言格式数据和网页数据33214读取其他格式的数据3422数据保存36221写出数据36222使用函数cat()37223保存为R语言格式文件38224保存为其他类型文件39第3章数据预处理31缺失值处理40311缺失值判断40312缺失模型判断44313常用处理方法4832数据整理53321数据合并53322选取子集56323数据转换59第4章数据的探索性分析41基本绘图函数6642探索单个变量74421单组数据的图形描述74422单组数据的描述性分析7943探索多个变量81431两组数据的图形描述81432多组数据的图形描述85433多组数据的描述性统计8844其他图像探索90第5章回归分析51一元线性回归94511模型简介94512函数介绍96513综合案例：iris数据集的一元回归建模9752多元线性回归99521模型简介99522综合案例：iris数据集的多元回归建模10053变量的选择105531逐步回归方法简介及函数介绍105532综合案例：swiss数据集的逐步回归建模106533岭回归的方法简介及函数介绍109534综合案例：longley数据集的岭回归探索110535lasso回归方法简介及函数介绍114536综合案例：longley数据集的lasso回归建模11554Logistic回归117541模型简介117542函数介绍119543综合案例：iris数据集的逻辑回归建模120第6章方差分析61单因素方差分析124611模型介绍124612函数介绍126613综合案例：不同治疗方法下胆固醇降低效果的差异性分析12762双因素方差分析130621模型介绍130622综合案例：不同剂量下老鼠妊娠重量的差异性分析13263协方差分析136631模型简介136632函数介绍136633综合案例：hotdog数据集的协方差分析137第7章主成分分析和因子分析71降维的基本方法：主成分分析139711理论基础：原始变量的线性组合139712模型介绍141713函数介绍143714综合案例：longley数据集的变量降维及回归144715综合案例：longley数据集的变量降维及回归（主成分回归）14872推广发展：因子分析150721理论基础：多个变量综合为少数因子150722模型介绍151723函数介绍153724综合案例：能力和智商测试的因子分析探索154第8章判别分析81距离判别法160811理论基础：离谁近，就属于谁160812函数介绍162813综合案例：基于距离判别的iris数据集分类16482Bayes判别法168821理论基础：先验概率与错判损失168822函数介绍170823综合案例：基于iris数据集的Bayes判别分析17183Fisher判别法171831理论基础：投影171832函数介绍173833综合案例：基于Fisher判别的iris数据集分类174第9章常规聚类分析91深入了解聚类分析178911差异与分类178912主流的聚类算法17992动态聚类180921聚类的基本过程180922函数介绍183923综合案例：基于随机生成序列的动态聚类18493层次聚类194931聚类的基本过程194932函数介绍197933综合案例：基于UScitiesD数据集的层次聚类19994密度聚类202941聚类的基本过程202942函数介绍202943综合案例：基于随机生成序列的密度聚类20395EM聚类204951聚类的基本过程205952函数介绍205953综合案例：基于iris数据集的EM聚类2060章关联规则101简单关联规则2101011基本概念与表示形式2101012评价简单关联规则的有效性和实用性211102序列关联规则2121021差异与基本概念2121022生成序列关联规则213103Apriori算法2141031算法介绍：挖掘频繁项集2141032函数介绍2151033综合案例：基于Titanic数据集的关联规则挖掘216104Eclat算法2241041算法介绍：自底向上的搜索2241042函数介绍2241043综合案例：基于美国人口调查数据的关联规则挖掘225105SPADE算法2301051算法介绍：基于序列格的搜索和连接2311052函数介绍2321053综合案例：基于zaki数据集的序列关联规则挖掘2331章神经网络111深入了解人工神经网络2391111生物神经元2401112人工神经元模型2411113人工神经网络种类2441114建立模型的一般步骤247112B-P反向传播网络2481121B-P反向传播网络模型2481122算法介绍2491123函数介绍250113综合案例：基于Boston数据的波士顿郊区房价预测建模252

内容摘要
本书系统地介绍了利用R 语言进行数据分析和挖掘的相关技术，采用由浅入深的框架体系：开篇伊始介绍R 语言的基础操作，进而介绍回归分析、方差分析等数据分析的方法，以更好地探索数据内部结构，获取数据所包含的信息；更重要的是为后续的数据挖掘提供理论依据；很后介绍典型数据挖掘工具和方法，采用理论基础到算法介绍到案例实战的布局，让读者深刻感知数据挖掘的精髓，在了解算法的同时更好地学以致用。

精彩内容
随着互联网技术的蓬勃发展，物联网、车联网和云计算等技术的日益成熟，人们的生活环境逐渐由一个数字化的网络体系覆盖。近年来，大数据、机器学习、人工智能等词汇不断出现在大众的视野中，而“数据挖掘”作为实现上述目标的核心利器，不容置疑地成为了数据分析者必须掌握的“关键技术”。然而，直接接触或学习这项“关键技术”都是较为困难的，因为其本身涵盖了数学、统计学、算法编程等不同专业领域的知识，如何克服这种困难，如何在一本书中既讲清必要的理论知识，又能够使读者能够快速上手操作并在操作中学习更多的知识，成为一名数据分析达人，这是本书要解决的。本书作者借助于多年的知识积累和实务工作经验，将数据分析和挖掘的各种“干货”浓缩于本书中，其中囊括了大量精美的图表与案例分析，行文深入浅出、图文并茂，将枯燥生硬的理论知识与案例分析相结合，便于读者更快地吸收知识并学以致用。本书抛开深奥的理论化条文，除了推荐的基础理论知识介绍外，绝不贪多求全，特别强调实务操作、快速上手，绝不囿于示意与演示，更注重实战展示——从R 语言软件的安装、数据的获取、数据的预处理、数据的探索性分析到回归分析等数据分析的方法，再到常规聚类等典型的数据挖掘工具和方法，随着本书内容的一步步深入，读者将真正体会到数据挖掘的精髓和乐趣所在。本书特色1．内容体系由浅入深、详略得当，行文安排适用于不同基础的读者本书内容涵盖了软件安装、数据获取、数据预处理、数据的探索性分析等基础内容以帮助基础较为薄弱的初学者尽快入门，而后介绍了数据分析的一些强有力工具，如回归分析、方差分析、主成分分析、因子分析和判别分析等数据分析的方法，最后将所有知识综合起来形成真正的数据挖掘知识体系。本书对基础部分的细节进行详细介绍，对较为高深的理论知识和算法进行了简单的介绍，这种由浅入深、详略得当的行文安排适用于基础不尽相同的读者。2．内容切实可用，辅以大量实例，便于读者更快地掌握核心技术本书注重实战操作，在基础部分进行详细讲解，如软件安装和数据处理等，均给出了实打实的教程，而在数据分析和挖掘技术的相关章节介绍中均采用了实例分Foreword2 R 语言数据分析与挖掘实战手册析，案例中的数据方便易得、真实可靠，在案例分析中按照数据挖掘的基本步骤进行，对分析结果进行详细解读，便于读者更好地理解和掌握每一章的核心技术。3．将分析结果进行可视化展示，激发读者的阅读兴趣本书采用较多的可视化展示，从算法介绍到实例分析，尽量采用图片的形式进行解读，以帮助读者从繁琐的文字描述中“解脱”出来，尤其是实例分析部分，将能够进行可视化展示的部分转化成图片形式，并配以简明扼要的文字解说，以便读者更加深刻地理解每一章的内容。需要强调的是，在行业应用中，数据挖掘的结果大多以图片的形式汇总为可视化报告，因此本书的初衷就是建立与行业应用的更多联系。二维码下载包为了便于读者习，我们把全书源代码以及书中图片的彩色版放入二维码下载包中，供读者下载使用。本书读者对象数据分析师统计专业的本科生经管类专业的研究生 R 语言的编程爱好者因受作者水平和篇幅所限，本书难免存有疏漏和不当之处，敬请指正。
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