R語言在商務分析中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

想要找書就要到 小美書屋

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

第1章：為什麼要用R？講述在商務分析中使用R的理由。在這一章中，我們討論選擇R作為分析平颱而不僅是統計計算平颱的原因，與其他分析軟件的比較及在商業環境中使用R的一些一般性的成本和收益。它列舉瞭業務分析師應該選擇學習R的各種原因和其他分析平颱所沒有的R的特性。R的益處被分成三大類：商務分析、數據挖掘和商務智能/數據可視化。

第2章：R的基礎結構：講述如何設置R分析的基礎結構。在這一章中，我們討論如何實際地在基於R的環境中設置一個分析環境，包括硬件、操作係統、額外的軟件、必要的預算以及培訓和軟件支持的需要。我們討論各種操作係統、硬件選擇以及各種基於R的解決方案的提供者。內容涉及R的基本安裝、R的程序包庫、R的更新，直到綜閤性的用戶幫助和啓動R的基本教程。

第3章：R界麵：根據你的需要使用R Analytics的方法。在這一章中，我們對照比較瞭各種與R分析平颱互動的方式。可以通過命令行、圖形用戶界麵（GUIs）使用R，也可以通過網絡接口（包括雲計算接口）使用。這一章概述瞭基於GUI方法的優缺點，還比較瞭九種GUI的特性，包括一個比較優勢和劣勢的匯總錶。本章還討論瞭從其他軟件和web接口使用R的方式。最後，介紹瞭一些在亞馬遜雲上運行R的實用教程。

第4章：數據處理：在R中取得數據。這一章討論在R中獲得數據的不同方式，包括基本的語句。它專門針對數據庫中的數據，因為商務數據通常都是這樣的。這一章展示瞭用戶怎樣可以連接到MySQL和Pentaho數據庫，這是兩個最先使用的開源數據庫。某些節緻力於和R一起使用SQLite，並奉獻給商務智能從業人員。我們簡要地考察一下Jaspersoft和Pentaho——兩個在BI領域領先的開源解決方案，以及它們如何與R互動。這一章在簡要提到處理大數據集的額外資源的同時，它也道齣瞭一係列常見的分析任務（人們期望分析師對任何數據都要進行的操作），以幫助一些人更好地過渡到R。

第5章：探索數據：數據可視化中新崛起的業務。這一章討論在R中使用視覺和圖形手段探索數據。它講述瞭R中基本的圖形和一係列高級的圖形，可以很容易地由一個學習R的普通程序員在很短的時間創建齣來。它引入瞭專門用來進行數據探索的GUI，grapheR 和 Deducer，還包含對ggplot2創造者哈德利•威剋姆（Hadley Wickham）的訪談。製圖方麵包含瞭代碼、容易重現的例子和互動圖示的信息。本章旨在為那些主要使用電子錶格程序創建圖示的讀者揭開神秘的、有時令人生畏的數據可視化藝術的麵紗。

第6章：構建迴歸模型。迴歸模型是統計的主力業務分析行業。他們或許因為固有的與業務客戶溝通的簡單性而過度使用迴歸模型。我們學習如何建立綫性和邏輯迴歸模型，研究一些風險模型和記分卡，討論 PMML作為模型實施的方法。為瞭保持本書關注商務分析的目的，本書僅涉及在R中簡化構建邏輯斯蒂模型流程的一個簡短的案例研究，並沒有介紹迴歸理論。

第7章：使用R進行數據挖掘。使用R進行數據挖掘采用Rattle GUI簡化和加速數據建模的過程。然而，它從給讀者介紹信息階梯和各種數據挖掘方法的概念入手，簡要地說，包括：CRISP-DM，SEMMA，和KDD。它還提供與兩位作者的簡短訪談的摘錄，這兩位都曾寫過使用R進行數據挖掘方麵的書。文本挖掘、網絡挖掘、榖歌預測應用程序接口也作為特殊的情況包含在本章內。

第8章：聚類和數據分割。數據分割在這本書中主要涉及聚類分析，我們會討論各種類型的聚類。在這裏增加聚類是因為大數據商務環境中對於數據壓縮技術的固有的、日益增長的需求而且數據集的大小也在飛速地增長。我們再次藉助Rattle GUI，但仍簡要討論瞭R中的其他用於聚類的GUI。對關於Revolution R在大量數據的聚類中的應用提供瞭一個小案例。

第9章：預測和時間序列模型。企業使用商業智能來瞭解其經營的過去和現在，他們的重點是改進對未來的決策。時間序列和預測很強大,但在很多企業都未能得到充分應用，這一章對這個問題進行瞭討論並提供瞭一個使用R命令行GUI程序包的相應案例。我努力使這一章成為一個實用的章節，用來幫助你的商業團隊在所有部門中利用現有的初期數據做更多的預測。

第10章：數據導齣和輸齣。獲得分析的數據隻是工作的一部分。輸齣結果應該以一種能夠啓發決策者製定可行的決策的方式來展示。R提供瞭許多靈活的方式來生成和嵌入輸齣，這一章都有介紹。

第11章：優化R代碼。現在，你已經學會瞭如何在商務分析中使用R的功能，下一步是要瞭解如何利用其強大的靈活性，而不要被淹沒在其龐大的可用庫中。這一章討論技巧、變通和工具，包括使用代碼編輯器來幫助你更好、更快地編寫代碼。

第12章：更多的培訓文獻。這一章對於有興趣擴展關於R的知識和完整瞭解R文檔環境的讀者來說是必要的。

第13章：R應用案例研究。這一章提供瞭基於各種商務應用的編碼的案例研究，包括網頁分析，旨在幫助讀者在他們自己的經營活動環境中使用R進行商務分析時找到一個現成的參考資料。

A.Ohri是決策統計網站Decisionstats.com的創始人。他曾在田納西大學諾剋斯維爾分校和印度管理學院勒剋瑙分校攻讀碩士學位。此外，Ohri還擁有德裏工程學院機構工程學位。他曾訪問瞭100多名商務分析從業人員，包括所有分析軟件供應商的主要成員。Ohri在他的博客上寫瞭近1300篇文章，除此以外他受邀為具有影響力的分析社區寫作。他通過在綫教育講授R課程，在過去的十年中一直作為分析顧問在印度工作。Ohri是印度最早的獨立分析顧問，他目前的研究興趣包括從傳播開源分析、分析社交媒體操縱、簡單界麵到雲計算和非正統的加密。

1 為什麼要用R
1.1 為什麼把R劃分為一個完整的分析環境
1.2 與其他分析程序包相比R的其他優勢
1.3 R作為統計語言和分析平颱的差異
1.4 使用R的成本和收益
1.5 同時使用SAS和R
1.6 簡短的采訪：用JMP實現R
2 R 的基礎配置
2.1 為商務分析設置R的一些選擇
2.2 下載和安裝R
2.3 安裝R程序包
2.4 在R中啓動教程
2.5 R的數據類型
2.6 對約翰•福剋斯——R的Rcmdr GUI的創造者的簡短訪談
2.7 本章用過的命令小結
3 R界麵
3.1 R統計語言的界麵
3.2 R基礎知識
3.3 R圖形用戶界麵的優點和局限性
3.4 GUI清單
3.5 R GUIs總結
3.6 在其他軟件中使用R
3.7 R的Web界麵
3.8 訪談：將R用作基於web的應用程序
3.9 使用R進行雲計算
3.10 Google和R
3.11 訪談：在榖歌中使用R
3.12 訪談：在cloudnumbers.com通過雲計算使用R
3.13 本章用過的命令小結
4 數據處理
4.1 分析式數據處理的挑戰
4.2 較小數據集的讀取方法
4.3 一些常見的分析任務
4.4 使用R進行一個簡單的分析
4.5 比較R圖形用戶界麵的數據輸入
4.6 與數據庫及商業智能係統一起使用R
4.7 本章用過的命令小結
4.8 引文和參考文獻
4.9 更多的資源
5 探索數據
5.1 商務指標
5.2 數據可視化
5.3 圖示的參數
5.4 在R中創建圖
5.5 使用ggplot2畫更好的圖
5.6 交互式的圖
5.7 GrapheR：繪製簡單圖的R GUI
5.8 Deducer：高級數據可視化GUI
5.9 調色闆
5.10 訪談：哈德利•威剋姆（Hadley Wickham），ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis的作者
5.11 本章用過的命令小結
6 構建迴歸模型
6.1 綫性迴歸
6.2 邏輯斯蒂迴歸
6.3 風險模型
6.4 評分卡
6.5 在R中構建迴歸模型的一些有用的函數
6.6 使用R Cmdr建立迴歸模型
6.7 迴歸模型的其他程序包
6.8 PMML
6.9 本章用過的命令小結
7 使用R進行數據挖掘
7.1 定義
7.2 Rattle：R中的一個數據挖掘GUI
7.3 訪談：格雷厄姆•威廉姆斯（Graham Williams），Data Mining with Rattle and R的作者
7.4 使用R進行文本挖掘分析
7.5 榖歌預測API
7.6 數據挖掘者的數據隱私
7.7 本章用過的命令小結
8 聚類和數據分割
8.1 什麼時候使用數據分割和聚類
8.2 R對聚類的支持
8.3 使用RevoScaleR進行循環分析
8.4 一個稱為Playwith的GUI
8.5 使用Rattle進行聚類分析
8.6 本章用過的命令小結
9 預測和時間序列模型
9.1 時間序列簡介
9.2 時間序列和預測方法
9.3 時間序列模型的種類
9.4 處理日期-時間數據
9.5 使用R commander GUI的epack插件
9.6 本章用過的命令小結
10 數據導齣和輸齣
10.1 本章用過的命令小結
11 優化R代碼
11.1 有效編碼的例子
11.2 定製R軟件啓動
11.3 代碼編輯器
11.4 增強的代碼編輯器的優點
11.5 訪談：J.J. Allaire，RStudio的創造者
11.6 Revolution R——一個高效的環境
11.7 評估代碼效率
11.8 使用system.time來評估編碼效率
11.9 使用GUIs學習並更快編寫R代碼
11.10 並行編程
11.11 使用硬件解決方案
11.12 本章用過的命令小結
12 更多的培訓文獻
12.1 Cran Views
12.2 閱讀材料
12.3 R中使用的其他GUIs
12.4 本章用過的命令小結
13 R應用案例研究
13.1 使用R進行網絡分析
13.2 使用R進行社交媒體分析
13.3 使用R進行RFM分析
13.4 使用R建立傾嚮模型
13.5 使用R建立金融風險模型
13.6 使用R進行藥物分析
13.7 分析方麵的閱讀文選
13.8 商務分析師為什麼應該學習R語言
13.9 分析生涯
13.10 本章用過的命令小結
索引
· · · · · · (收起)