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R语言数据挖掘方法及应用 (薛薇 著) 完整pdf扫描版[188MB]

来源:[db:来源] 编辑:脚本之家 时间:2019-07-29 14:46:03 阅读:

大数据不仅意味着数据的积累、存储与管理,更意味着大数据的分析。数据挖掘无可争议地成为当今大数据分析的核心利器。R语言因彻底的开放性策略业已跻身数据挖掘工具之首列。本书以“R语言数据挖掘入门并不难”为开篇,总览了数据挖掘的理论和应用轮廓,明确了R语言入门的必备知识和学习路线,并展示了数据挖掘的初步成果,旨在使读者快速起步数据挖掘实践。后续围绕数据挖掘应用的四大核心方面,安排了数据预测篇:立足数据预测未知,数据分组篇:发现数据中的自然群组,数据关联篇:发现数据的内在关联性,离群数据探索篇:发现数据中的离群点。每篇下各设若干章节,各章节从简单易懂且具代表性的案例问题入手,剖析理论方法原理,讲解R语言实现,并给出案例的R语言数据挖掘代码和结果解释。本书内容覆盖之广泛,原理讲解之通俗,R语言实现步骤之详尽,在国内外同类书籍中尚不多见。

目录

第一篇 起步篇:R语言数据挖掘入门并不难
第1章 数据挖掘与R语言概述
【本章学习目标】
1.1 为什么要学习数据挖掘和R语言
1.2 什么是数据挖掘
1.3数据挖掘能给出什么
1.3.1数据挖掘结果有哪些呈现方式
1.3.2 数据挖掘结果有哪些基本特征
1.4 数据挖掘能解决什么问题
1.4.1 数据预测
1.4.2 发现数据的内在结构
1.4.3 发现关联性
1.4.4 模式诊断
1.5 数据挖掘解决问题的思路
1.6数据挖掘有哪些典型的商业应用
1.6.1 数据挖掘在客户细分中的应用
1.6.2 数据挖掘在客户流失分析中的应用
1.6.3 数据挖掘在营销响应分析中的应用
1.6.4 数据挖掘在交叉销售中的应用
1.6.5 数据挖掘在欺诈甄别中的应用
1.7 R语言入门需要知道什么
1.7.1 什么是R的包
1.7.2 如何获得 R
1.7.3 R如何起步
1.7.4 R的基本操作和其他
【本章附录】
第2章 R语言数据挖掘起步:R对象和数据组织
【本章学习目标】
2.1 什么是R的数据对象
2.1.1 R的数据对象有哪些类型
2.1.2 如何创建和访问R的数据对象
2.2 如何用R的向量组织数据
2.2.1 创建只包含一个元素的向量
2.2.2 创建包含多个元素的向量
2.2.3 访问向量中的元素
2.3 如何用R的矩阵组织数据
2.3.1 创建矩阵
2.3.2 访问矩阵中的元素
2.4 如何用R的数据框组织数据
2.4.1 创建数据框
2.4.2 访问数据框
2.5 如何用R的数组、列表组织数据
2.5.1 创建和访问数组
2.5.2 创建和访问列表
2.6 R数据对象的相互转换
2.6.1 不同存储类型之间的转换
2.6.2 不同结构类型之间的转换
2.7 如何将外部数据组织到R数据对象中

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