R 語言與商業智能 R语言与商业智能

韓偉, 毛俊傑

  • 出版商: 電子工業
  • 出版日期: 2014-01-01
  • 定價: $179
  • 售價: 8.5$152
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 189
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7121217066
  • ISBN-13: 9787121217067
  • 相關分類: R 語言

無法訂購

買這商品的人也買了...

相關主題

商品描述

<內容簡介>

韓偉、毛俊傑編著的《R語言與商業智能》主要介紹了R語言在商業智能中的應用,全書共分為兩部分:第一部分介紹了R語言的基本使用,包括基本操作、數據結構、數據整理、基礎和高級函數及其應用等;第二部分通過實例介紹了R語言在具體學科中的運用,涉及到金融、統計、經濟、數據挖掘等多方面的案例。
    《R語言與商業智能》偏向於實際應用而非技術或方法的研究,希望能起到拋磚引玉的作用,有效引領讀者開始體驗商業智能和R語言的魅力。
    本書既可以作為財經類大學營銷、物流、金融、經濟、統計、工商管理、經濟科學、國貿、電腦、信息管理等專業選修數據挖掘與商業智能的教材,也可用於社會培訓機構作為R語言課程教材,同時也適用於沒有編程經驗的數據分析工作者和愛好者。

<目錄>

    部分Ⅰ  基礎知識
第1章  R簡介
  1.1  R簡介
  1.2  R的發展歷史
  1.3  R的功能
  1.4  CRAN和Bioconductor
  1.5  R的缺點
  1.6  安裝R
  1.7  R的使用
    1.7.1  第一次使用R
    1.7.2  獲取幫助
    1.7.3  工作空間和工作目錄
  1.8  包的安裝和使用
  1.9  其他輔助工具
    1.9.1  Rcmdr包:實現R的菜單化操作
    1.9.2  rattle:可視化數據挖掘工具
    1.9.3  Rstudio:一個友好的編輯器
第2章  數據結構
  2.1  本章概要
  2.2  數據結構
    2.2.1  向量
    2.2.2  矩陣
    2.2.3  數組
    2.2.4  因子
    2.2.5  列表
    2.2.6  數據框
  2.3  數據的導入與導出
    2.3.1  從鍵盤輸入
    2.3.2  從純文本中讀取數據
    2.3.3  從其他文件中讀取數據
    2.3.4  從數據庫中讀取數據
    2.3.5  寫文件
    2.3.6  使用Windows的粘貼板功能
    2.3.7  保存輸出
    2.3.8  保存為R特有的格式
  2.4  總結和補充
    2.4.1  總結
    2.4.2  補充
第3章  數據清理和轉換
  3.1  本章概要
  3.2  數據清理
    3.2.1  缺失值的處理
    3.2.2  構建新變量
    3.2.3  類型轉化
    3.2.4  排序
    3.2.5  選取特定行或者子集
    3.2.6  數據的合併
    3.2.7  另一種操作數據框的方法
  3.3  數據標準化和中心化
  3.4  總結和補充
    3.4.1  總結
    3.4.2  補充
第4章  R中的函數
  4.1  本章概要
  4.2  數學函數
  4.3  字符串函數
  4.4  統計函數
  4.5  矩陣計算
  4.6  構建自己的函數
    4.6.1  判斷
    4.6.2  循環
    4.6.3  創建自己的函數
  4.7  高級函數
    4.7.1  apply函數族
    4.7.2  數據重整
第5章  R繪圖
  5.1  本章概要
  5.2  如何繪製一個圖
  5.3  保存圖形
  5.4  繪圖時的一些參數設置
    5.4.1  圖形的邊距
    5.4.2  多幅圖像的排列
  5.5  基本繪圖函數
    5.5.1  設置點和線的類型
    5.5.2  設置顏色
    5.5.3  文本的大小和字體
    5.5.4  設置標題
    5.5.5  坐標軸
    5.5.6  網格線
    5.5.7  圖例
    5.5.8  文本標註
    5.4.9  數學符號
    5.5.10  對佈局的控制
  5.6  R中的基本圖形
    5.6.1  條形圖
    5.6.2  直方圖和核密度圖
    5.6.3  餅圖
    5.6.4  箱線圖
   5.7  高級繪圖函數
第6章  MySQL的安裝和使用
  6.1  本章概要
  6.2  MySQL的安裝
  6.3  使用R連接MySQL
  6.4  MySQL的基本語法
    6.4.1  一般的SELECT語句
    6.4.2  LIMIT
    6.4.3  WHERE
    6.4.4  HAVING
    6.4.5  AS
    6.4.6  ORDER BY
    6.3.7  GROUP BY
    6.4.8  JOIN
    6.4.9  UNION
    6.4.10  子查詢
    6.4.11  把查詢結果寫入外部文件
  6.5  改、寫數據庫中的表
  6.6  MySQL中常見的函數
    6.6.1  字符串函數
    6.6.2  數學函數
  6.7  在R中使用數據
    6.7.1  簡單數據的展示
    6.7.2  多維數據的展示
  6.8  對數據進行定量分析
  6.9  自動化報表的生成
    部分II  案例
第7章  鳶尾花的分類
  7.1  問題描述與目標
  7.2  數據描述
  7.3  加載數據
  7.4  瞭解你的數據
  7.5  模型的建立
    7.5.1  判別函數
    7.5.2  Logistic回歸
    7.5.3  決策樹
    7.5.4  支持向量機
    7.5.5  模型之間的比較
  7.6  總結
第8章  股票市場的預測
  8.1  問題描述與目標
  8.2  數據的獲得和介紹
  8.3  xts包
  8.4  問題的定義
    8.4.1  衡量的指標
    8.4.2  使用什麼變量來預測
  8.5  模型的預測
  8.6  如何使用評價預測值
  8.7  總結
第9章  關聯分析
  9.1  問題描述與目標
  9.2  瞭解數據集
    9.2.1  加載數據
    9.2.2  數據的初步探索
  9.3  缺失值的處理
  9.4  數據的轉換
  9.5  建立模型
  9.6  結果的解釋和利用
  9.7  總結
第10章  推薦系統
  10.1  問題描述與目標
  10.2  數據描述
  10.3  瞭解數據集
  10.4  構建推薦系統
    10.4.1  尋找相似的用戶
    10.4.2  進行推薦
    10.4.3  尋找相似的電影
  10.5  存在的問題
  10.6  總結