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正版新书]R语言数据分析、挖掘建模与可视化刘顺祥9787302567622
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章R语言的必备基础知识
1.1R语言简介
1.2R软件的下载与安装
1.3第三方包的下载与加载
1.3.1手动下载法
1.3.2代码下载法
1.3.3第三方包的加载
1.4如何查看帮助文档
1.4.1知包知函数——help函数
1.4.2知函数未知包——help.search函数
1.4.3知包未知函数——apropos函数
1.4.4未知函数未知包——RSiteSearch函数
1.5R语言中的数据结构
1.5.1向量的创建
1.5.2向量元素的获取
1.5.3基于向量的数据类型转换
1.5.4向量的因子化转换
1.5.5基于向量的常用函数
1.6矩阵的构造
1.6.1矩阵索引的使用
1.6.2基于矩阵运算的常用函数
1.7数据框的构造及常用函数
1.7.1构造数据框
1.7.2基于数据框的常用函数
1.8列表的构造及索引的使用
1.8.1列表的构造
1.8.2列表索引的使用
1.9控制流语句及自定义函数
1.9.1if分支
1.9.2for循环
1.9.3while循环
1.10R语言中的自定义函数
1.11巧用apply簇函数
1.11.1tapply函数的使用
1.11.2apply函数的使用
1.11.3lapply与sapply函数的使用
1.12教你一个爬虫项目
1.13篇章总结
第2章数据的读写操作
2.1文本文件数据的读取
2.1.1csv或txt格式的数据读入
2.1.2Json格式的数据读入
2.2Excel数据的读取
2.2.1xlsx包读取Excel数据
2.2.2readxl包读取Excel数据
2.3数据库数据的读取
2.3.1读取MySQL数据库
2.3.2读取SQLServer数据库
2.4几种常见的数据写出格式
2.4.1写出至文本文件
2.4.2写出至电子表格Excel
2.4.3写出至数据库
2.5篇章总结
第3章数据的清洗与管理
3.1重复记录的识别和处理
3.2缺失值的识别
3.3缺失值的处理办法
3.3.1删除法
3.3.2替换法
3.3.3插补法
3.4异常值的识别和处理
3.4.1基于分位数法识别异常值
3.4.2基于σ方法识别异常值
3.4.3基于模型法识别异常值
3.4.4异常值的处理办法
3.5数据形状的重塑
3.5.1reshape2包
3.5.2Tidyr包
……
第4章基于正则表达式的字符串处理技术
第5章数据可视化技术的应用
第6章可视化图形的个性化调整
第7章线性回归模型的预测应用
第8章岭回归与LASSO回归模型
第9章Logistic回归模型的分类应用
0章决策树与随机森林的应用
1章KNN模型
2章朴素贝叶斯模型
3章SVM模型
4章GBDT模型
5章Kmeans聚类分析
刘顺祥,统计学硕士,“数据分析1480”公众号运营者。曾就职于唯品会电商平台,担任不错数据分析师一职。目前就职于国内某数据咨询公司,为联想、亨氏、美丽田园、喜力、网鱼网咖等企业提供数据咨询服务。著有《从零开始学Python数据分析与挖掘》一书。
"本书一共分为三大部分,系统地介绍数据分析与挖掘过程中所涉及的数据清洗、整理、可视化以及建模等环节,具体内容如下:
部分(~4章)介绍R语言的一些基础知识和使用技巧,内容包含R语言中的数据结构、控制流语句和自定义函数、apply簇函数的使用、外部数据的读取、数据的清洗和整理以及正则表达式的使用。
第二部分(第5、6章)重点介绍绘图包ggplot2的使用,详细讲解各种统计图形的绘制方法(如条形图、环形图、瓦片图、直方图、小提琴图、折线图、面积图、散点图、地图等),以及图形绘制过程中的微调策略(如图例位置的摆放、自定义颜色的调整、图形形状的选择以及多图形的组合等)。
第三部分(第7~15章)一共包含了10种数据挖掘算法的应用,如线性回归、决策树、支持向量机、GBDT等。采用通俗易懂的手法介绍每一个挖掘算法的理论知识,并借助于具体的项目数据完成算法的实战。本部分内容既可以提高数据分析与挖掘的水平和技能,也可以作为数据挖掘算法实操的模板。
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