R语言数据分析与挖掘（微课版）普通图书/教材教辅考试/教材/大学教材/计算机与互联网9787115586339
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作者:
谢佳标
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出版社:
人民邮电出版社
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ISBN:
9787115586339
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出版时间:
2021-03
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787115586339
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出版时间:
2021-03
售价
￥
42.72
6.9折
定价
￥62.00
品相
八品
上书时间2024-04-21
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商品描述：
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作者简介
谢佳标，WOT “互联网+”大数据技术峰会演讲嘉宾，历届中国R语言大会演讲嘉宾，某知名科技公司高级数据分析师，8年以上数据挖掘建模工作实战经验，部分研究成果曾获得国家专利。 攥写《R语言与数据挖掘》、《R语言游戏数据分析》书籍。主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，同时也是公司R语言和数据分析培训的内部讲师。
目录
目录第 1章 R语言数据分析概述 11．1 认识数据分析 11．1．1 为什么要对数据做分析 11．1．2 数据分析的流程 11．2 R语言的简介及安装 21．2．1 R语言简介 21．2．2 R语言的安装 31．2．3 其他辅助工具 31．2．4 R语言快速上手 41．3 小结 91．4 本章练习 9第 2章 R语言数据操作基础 112．1 R语言数据类型 112．1．1 数据类型判断及转换 112．1．2 日期类型数据处理 122．2 R语言数据对象 162．2．1． 向量 162．2．2． 矩阵和数组 202．2．3 因子 222．2．4 列表和数据框 242．3 文本处理 252．3．1 基础文本处理 252．3．2 stringr扩展包 332．4 小结 372．5 本章练习 37第3章 R语言数据读写 393．1 文本文件读写 393．1．1 base包 393．1．2 readr包 433．1．3 data．table包 463．2 Excel文件读写 483．2．1 xlsx包 503．2．2 XLConnect包 543．2．3 openxlsx包 563．2．4 readxl包 593．3 数据库文件读写 603．3．1 RODBC包 613．3．2 RMySQL包 653．4 本章小结 673．5 本章练习 67第4章 数据基本管理 684．1 数据去重 684．2 数据排序 694．3 数据筛选 714，4 数据合并 734．5 数据关联 754．6 数据转换 784．7 融合重铸 794．8 数据聚合 814．9 数据分组 834．10 本章小结 844．11 本章练习 85第5章 数据预处理 865．1 数据抽样 865．1．1 数据抽样的必要性 865．1．2 类失衡处理方法：SMOTE 865．1．3 数据随机抽样：sample函数 875．1．4 数据等比抽样：createDataPartition函数 885．1．5 用于交叉验证的样本抽样 895．2 数据清洗 905．2．1缺失值判断及处理 905．2．2异常值判断处理 955．3 数据变换 995．3．1 数据分箱 995．3．2 数据标准化 1005．4 数据哑变量处理 1025．5 本章小结 1045．6 本章练习 104第6章 R语言重要绘图技术 1056．1 图形三要素 1056．1．1 颜色元素 1056．1．2 文字元素 1086．1．3 点线元素 1096．2 低级绘图函数 1116．2．1 标题 1116．2．2 坐标轴 1126．2．3 图例 1136．2．4 网格线 1156．2．5 点 1166．2．6 文字 1166．2．7 线 1176．3 高级绘图函数 1196．3．1 散点图 1206．3．2 气泡图 1226．3．3 线图 1236．3．4 柱状图 1246．3．5 饼图 1256．3．6 直方图和密度图 1256．3．7 箱线图 1276．4 本章小结 1276．5 本章练习 127第7章 高级绘图工具 1297．1 lattice绘图工具 1297．1．1 绘图特色 1297．1．2 基本图形 1357．2 ggplot2绘图工具 1397．1．1 从qplot开始 1397．1．2 ggplot作图 1467．1．3 ggplot2扩展包 1497．3 交互式绘图工具 1527．3．1 rCharts包 1527．3．2 recharts包 1547．3．3 rbokeh包 1627．3．4 plotly包 1647．4 本章小结 1667．5 本章练习 166第8章 聚类分析 1688．1 概述 1688．2 聚类距离度量 1698．3 层次聚类 1728．3．1 层次聚类原理 1728．3．2 R语言实现 1738．3．3 聚类树形图可视化 1778．3．4 比较聚类树形图 1868．4 K-均值聚类 1908．4．1 K-均值聚类原理 1908．4．2 R语言实现 1908．5 K-中心点聚类 1928．6 密度聚类 1958．6．1 密度聚类原理 1958．6．2 R语言实现 1968．7 集群评估及验证 2018．7．1 估计聚类趋势 2018．7．2 确定数据集中的簇数 2028．7．3 集群验证 2048．8 本章小结 2058．9 本章练习 205第9章 理解回归分析 2079．1 简单线性回归 2079．1．1 简单线性回归原理 2079．1．2 简单线性回归R语言实现 2099．1．3 模型诊断及预测 2119．1．4 指数变换 2129．1．5 多项式回归 2139．1．6 稳健线性回归 2159．2 多元线性回归 2169．3 自变量有定性变量的回归 2179．4 逐步回归 2199．5 多重共线性分析 2219．6 线性回归的正则化 222
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开播时间：09月02日 10:30
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