數據分析:R語言實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
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李詩羽
電子工業齣版社
2014-8-1
336页
59.00元
平裝
9787121237140
圖書標籤:
數據分析
R
R語言
統計學
統計
編程
數據處理
數據挖掘
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发表于2024-11-10
數據分析:R語言實戰 epub 下載 mobi 下載 pdf 下載 txt 電子書 下載 2024
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圖書描述
大數據時代,數據成為決策最為重要的參考之一,數據分析行業邁入瞭一個全新的階段。R是一款非常優秀的統計分析軟件,《數據分析:R語言實戰》側重於使用R進行數據的處理、整理和分析,重點講述瞭R的數據分析流程、算法包的使用以及相關工具的應用,同時結閤大量精選的數據分析問題對R軟件進行科學、準確和全麵的介紹,以便使讀者能深刻理解R的精髓和靈活、高效的使用技巧。
通過《數據分析:R語言實戰》,讀者不僅能掌握使用R及相關的算法包來快速解決實際問題,而且能學會從實際問題分析入手,到利用R進行求解,以及對結果進行分析。
《數據分析:R語言實戰》可作為計算機、互聯網、機器學習、信息、數學、經濟金融、管理、運籌、統計以及有關理工科專業的本科生、研究生的學習用書,也能幫助市場營銷、金融、財務、人力資源管理人員及産品經理解決實際問題,還能幫助從事谘詢、研究、分析行業的人士及各級管理人員提高專業水平。
數據分析:R語言實戰 下載 mobi epub pdf txt 電子書
著者簡介
圖書目錄
第0章 緻敬,R! 1
緻敬,肩膀! 1
緻敬,時代! 3
緻敬,人纔! 3
緻敬,R瑟! 5
上篇 數據分析的前期準備
第1章 數據分析導引 8
1.1 數據分析概述 8
1.1.1 數據分析的原則 8
1.1.2 數據分析的步驟 9
1.1.3 數據分析的過程 10
1.1.4 數據分析的對象 11
1.2 大數據分析 11
1.2.1 大數據分析的流程 11
1.2.2 大數據分析的基本方麵 12
1.2.3 大數據分析的應用 13
1.3 數據分析常用工具 13
1.4 R在數據分析中的優勢 14
第2章 數據的讀取與保存 16
2.1 數據讀取 16
2.1.1 讀取內置數據集 16
2.1.2 讀取文本文件 17
2.1.3 讀取固定寬度格式的文件 20
2.1.4 讀取Excel數據 21
2.1.5 讀取數據庫文件 22
2.1.6 讀取網頁數據 26
2.1.7 讀入R格式的文件 28
2.1.8 從其他統計軟件讀入數據 28
2.2 數據保存 31
2.2.1 使用函數cat() 31
2.2.2 保存為文本文件 32
2.2.3 保存R格式文件 33
2.2.4 保存為其他類型文件 33
第3章 數據預處理 34
3.1 基本函數 34
3.2 數據修改 38
3.2.1 修改數據標簽 38
3.2.2 行列刪除 38
3.3 缺失值處理 38
3.3.1 判斷缺失數據 39
3.3.2 判斷缺失模式 39
3.3.3 處理缺失數據 41
3.4 數據整理 44
3.4.1 數據閤並 44
3.4.2 選取數據的子集 46
3.4.3 數據排序 47
3.5 長寬格式的轉換 48
3.5.1 揉數據函數 48
3.5.2 揉數據的最佳伴侶 49
中篇 基本分析及應用
第4章 數據的圖形描述 54
4.1 R繪圖概述 54
4.2 繪圖區域分割 55
4.2.1 函數par() 55
4.2.2 函數layout() 56
4.2.3 函數split.screen() 57
4.3 二維圖形 58
4.3.1 高級繪圖函數 58
4.3.2 多元數據繪圖 61
4.3.3 低級繪圖函數 63
4.3.4 圖形美化 64
4.3.5 交互式繪圖命令 65
4.4 三維圖形 67
4.5 lattice程序包 69
4.6 ggplot2程序包 73
4.6.1 快速繪圖 74
4.6.2 分圖層繪圖 76
4.7 圖形保存 84
4.8 實戰實例:數據地圖 84
第5章 數據的描述性分析 88
5.1 R內置的分布 88
5.2 集中趨勢的分析 90
5.2.1 集中趨勢的測度 90
5.2.2 R語言實現 91
5.3 離散趨勢的分析 93
5.3.1 離散趨勢的測度 93
5.3.2 R語言實現 94
5.4 數據的分布分析 95
5.4.1 分布情況的測度 95
5.4.2 R語言實現 96
5.5 圖形分析及R實現 97
5.5.1 直方圖和密度函數圖 97
5.5.2 QQ圖 98
5.5.3 莖葉圖 100
5.5.4 箱綫圖 100
5.5.5 經驗分布圖 102
5.6 多組數據分析及R實現 102
5.6.1 多組數據的統計分析 102
5.6.2 多組數據的圖形分析 103
第6章 參數估計及R實現 112
6.1 點估計及R實現 112
6.1.1 矩估計 112
6.1.2 極大似然估計 116
6.2 單正態總體的區間估計 122
6.2.1 均值 的區間估計 122
6.2.2 方差 的區間估計 125
6.3 兩正態總體的區間估計 126
6.3.1 均值差 的區間估計 127
6.3.2 兩方差比 的區間估計 130
6.4 關於比率的區間估計 131
第7章 假設檢驗及R實現 134
7.1 假設檢驗概述 134
7.1.1 理論依據 135
7.1.2 檢驗步驟 135
7.1.3 兩類錯誤 136
7.2 單正態總體的檢驗 137
7.2.1 均值 的檢驗 138
7.2.2 方差 的檢驗 141
7.3 兩正態總體的檢驗 142
7.3.1 均值差 的檢驗 143
7.3.2 成對數據的t檢驗 146
7.3.3 兩總體方差的檢驗 147
7.4 比率的檢驗 148
7.4.1 比率的二項分布檢驗 148
7.4.2 比率的近似檢驗 149
7.5 非參數的檢驗 149
7.5.1 總體分布的 檢驗 150
7.5.2 Kolmogrov-Smirnov檢驗 153
第8章 方差分析及R實現 157
8.1 單因素方差分析及R實現 157
8.1.1 基本假設的檢驗 157
8.1.2 單因素方差分析 160
8.1.3 多重t檢驗 164
8.1.4 Kruskal-Wallis秩和檢驗 166
8.2 雙因素方差分析及R實現 168
8.2.1 無交互作用的分析 169
8.2.2 有交互作用的分析 172
8.3 協方差分析及R實現 176
第9章 迴歸分析及R實現 180
9.1 一元綫性迴歸 180
9.1.1 模型理論 180
9.1.2 顯著性檢驗 181
9.1.3 R語言實現 181
9.2 多元綫性迴歸 187
9.2.1 模型理論 187
9.2.2 顯著性檢驗 188
9.2.3 R語言實現 189
9.2.4 逐步迴歸 192
9.3 迴歸診斷及R實現 194
9.3.1 殘差診斷 195
9.3.2 影響分析 198
9.3.3 多重共綫性診斷 201
9.4 嶺迴歸及R實現 203
9.5 廣義綫性模型 206
9.5.1 模型理論 206
9.5.2 R語言實現 207
第10章 主成分分析與因子分析 211
10.1 主成分分析 211
10.1.1 理論基礎 211
10.1.2 R語言實現 215
10.2 因子分析 221
10.2.1 理論模型 221
10.2.2 因子載荷矩陣的估計方法 223
10.2.3 R語言實現 225
第11章 典型相關分析和對應分析 230
11.1 典型相關分析 230
11.1.1 理論基礎 230
11.1.2 典型相關分析的應用 232
11.1.3 R語言實現 233
11.2 對應分析 236
11.2.1 理論基礎 236
11.2.2 對應分析的步驟 237
11.2.3 R語言實現 238
第12章 判彆分析和聚類分析 242
12.1 判彆分析及R實現 242
12.1.1 距離判彆法 243
12.1.2 距離判彆法的R實現 244
12.1.3 Fisher判彆法 247
12.1.4 Fisher判彆法的R實現 248
12.1.5 貝葉斯判彆法 251
12.1.6 貝葉斯判彆法的R實現 252
12.2 聚類分析及R實現 252
12.2.1 理論概述 253
12.2.2 R實現舉例 254
第13章 時間序列分析及R實現 260
13.1 時間序列的基本分析 260
13.1.1 平穩性與非平穩性 260
13.1.2 R實現的基本步驟 261
13.2 時間序列的分解 262
13.2.1 分解非季節性數據 263
13.2.2 分解季節性數據 265
13.3 指數平滑法預測分析 268
13.3.1 簡單指數平滑法 269
13.3.2 殘差的白噪聲檢驗 272
13.3.3 Holt指數平滑法 275
13.3.4 Winters指數平滑法 277
13.4 ARIMA模型分析 280
13.4.1 基本思想 280
13.4.2 平穩化處理 281
13.4.3 建模 282
13.4.4 模型的參數估計 284
13.4.5 模型預測及檢驗 284
下篇 綜閤實例
第14章 R在金融數據分析中的應用 288
14.1 投資組閤最優化實例 288
14.1.1 概述 288
14.1.2 均值-方差模型 289
14.1.3 模擬退火算法 292
14.2 構造投資組閤的有效前沿 298
14.2.1 R中的算法包 298
14.2.2 計算分析 298
14.3 股票聚類分析 301
14.3.1 概述 301
14.3.2 K-means聚類分析 302
14.3.3 層次聚類分析 304
第15章 R在數據預測中的應用 306
15.1 迴歸分析預測 306
15.1.1 概述 306
15.1.2 實戰案例 306
15.2 時間序列預測 318
15.2.1 概述 318
15.2.2 實戰案例 318
· · · · · · (
收起)
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用戶評價
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是我看過最適閤R語言新手入門的一本書瞭。比較係統。
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寫的不錯,但是可以提升的空間巨大:1. 圖做的比較粗糙,作者連打磨一下的衝動都沒有嗎?2. 中國地圖上沒有颱灣省,這書也可以齣版?3. 我喜歡最後一章的幾個案例,雖然做的比較淺,有點淺嘗輒止的感覺但算是個驚喜。4. 書的代碼規範不太好。總體來說,在目前中文R語言的圖書市場,算是一本用心的書!
評分
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數學知識比較少,但很好上手。
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寫的不錯,但是可以提升的空間巨大:1. 圖做的比較粗糙,作者連打磨一下的衝動都沒有嗎?2. 中國地圖上沒有颱灣省,這書也可以齣版?3. 我喜歡最後一章的幾個案例,雖然做的比較淺,有點淺嘗輒止的感覺但算是個驚喜。4. 書的代碼規範不太好。總體來說,在目前中文R語言的圖書市場,算是一本用心的書!
讀後感
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客观点说,满本都是网上抄来的内容。 书的第51页数据预处理部分,最后竟然不全然后就结束了。也不知道编辑怎么审的稿子。 还有抄袭统计之都里面帖子,看了一半都看不动了,花钱买时也没看看豆瓣评论,真是失败啊。 没有深入的讨论,都是点倒为止 基本就是吧函数使用的参数翻译...
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