數(shù)據(jù)分析與R

定　價(jià)：￥38.00

作　者：	韓忠明,段大高
出版社：	北京郵電大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 行業(yè)軟件及應(yīng)用

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ISBN：	9787563540648	出版時(shí)間：	2014-08-01	包裝：
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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　信息系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信等的快速發(fā)展催生了海量的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)中分析、挖掘隱藏在其中的模式、規(guī)律等是發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值的根本途徑。采用有效的工具、方法是分析挖掘數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。R 是一個(gè)開(kāi)放、高效的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，韓忠明、段大高著的《數(shù)據(jù)分析與R》介紹了R的基本功能、數(shù)據(jù)管理功能、詳細(xì)描述了R實(shí)現(xiàn) 各種分析圖形的方法。本書(shū)詳細(xì)地介紹了數(shù)據(jù)分析的整體流程，涵蓋了數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理和常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法。采用R實(shí)現(xiàn)了主流的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，詳細(xì)介紹了方差分析、Logistic回歸、聚類(lèi)和分類(lèi)以及用于數(shù)據(jù)分析的EM算法和McMC模擬，分析了這些技術(shù)的基本原理和實(shí)現(xiàn) 算法，應(yīng)用R實(shí)現(xiàn)了分析模型與應(yīng)用過(guò)程。本書(shū)采用大量真實(shí)數(shù)據(jù)和案例作為驅(qū)動(dòng)，分析了在實(shí) 際問(wèn)題中如何利用相關(guān)技術(shù)解決分析問(wèn)題。本書(shū)既可供從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等的研究者、應(yīng)用者參考，也可供在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、金融、醫(yī)療等行業(yè)從事數(shù)據(jù)分析的人士參考。

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圖書(shū)目錄

第1章數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
1.1 統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
1.1.1 概率與統(tǒng)計(jì)
1.1.2 統(tǒng)計(jì)量與分布
1.1.3 參數(shù)估計(jì)
1.1.4 假設(shè)檢驗(yàn)
1.2 軟件與開(kāi)發(fā)工具介紹
1.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件
1.2.2 計(jì)算軟件
1.2.3 開(kāi)發(fā)軟件
第2章數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.1 數(shù)據(jù)獲取
2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程
2.3 數(shù)據(jù)清洗
2.3.1 缺失值處理
2.3.2 重復(fù)值處理
2.4 數(shù)據(jù)集成
2.5 數(shù)據(jù)變換
2.6 數(shù)據(jù)規(guī)約
第3章 R使用入門(mén)
3.1 R的獲取和安裝
3.2 R的使用
3.3 R的包
3.4 R的數(shù)據(jù)對(duì)象與數(shù)據(jù)操作
3.5 R數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出
3.6 R的條件控制與循環(huán)
3.7 R數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.8 R的概率分布
第4章 R圖形分析
4.1 初始化圖形
4.1.1 圖形的建立與保存
4.1.2 圖形的組合
4.1.3 一個(gè)實(shí)例
4.2 高級(jí)繪圖命令
4.3 低級(jí)繪圖命令
4.4 繪圖參數(shù)
4.4.1 顏色
4.4.2 文本屬性
4.4.3 符號(hào)和線條
4.4.4 標(biāo)題
4.4.5 圖例
4.4.6 坐標(biāo)軸
4.5 圖形庫(kù)
4.5.1 直方圖
4.5.2 條形圖
4.5.3 散點(diǎn)圖
4.5.4 餅圖
4.5.5 箱線圖
4.5.6 矩陣圖
4.5.7 馬賽克圖
4.5.8 熱圖
4.5.9 QQ圖
4.5.10 平行坐標(biāo)圖
第5章方差分析
5.1 方差分析的基本過(guò)程
5.1.1 單因素方差分析
5.1.2 雙因素方差分析
5.2 方差分析的R實(shí)現(xiàn)
5.2.1 單因素方差分析R實(shí)現(xiàn)
5.2.2 雙因素方差分析
5.3 多因素方差分析的R實(shí)現(xiàn)
第6章回歸分析
6.1 線性回歸模型
6.2 線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)分析
6.3 線性回歸分析在R中的實(shí)現(xiàn)
6.4 Logistic回歸原理
6.5 Logistic模型的求解
6.6 Logistic回歸模型的評(píng)價(jià)和檢驗(yàn)
6.7 多Logistic回歸的分類(lèi)與應(yīng)用
6.8 逐步Logistic回歸分析
6.9 Logistic回歸的R實(shí)踐
第7章聚類(lèi)與分類(lèi)分析
7.1 聚類(lèi)分析
7.2 聚類(lèi)中的距離度量
7.2.1 連續(xù)性數(shù)值變量的距離度量方法
7.2.2 離散型屬性變量的距離度量方法
7.2.3 R距離度量的實(shí)現(xiàn)
7.3 層次聚類(lèi)法
7.3.1 凝聚式聚類(lèi)
7.3.2 層次聚類(lèi)R實(shí)現(xiàn)
7.4 K一均值聚類(lèi)
7.5 數(shù)據(jù)分類(lèi)
7.5.1 決策樹(shù)方法
7.5.2 貝葉斯分類(lèi)
7.5.3 SVM方法
7.5.4 KNN分類(lèi)
第8章 EM算法和MCMC方法
8.1 EM算法
8.1.1 初識(shí)EM算法
8.1.2 EM算法簡(jiǎn)述
8.1.3 經(jīng)典例題
8.1.4 兩個(gè)重要的定理
8.2 MCMC方法
8.2.1 初識(shí)MCMC方法
8.2.2 Metropolis-Hastings方法
8.2.3 Gibbs Sampling方法