大数据应用人才培养系列教材R语言/刘鹏

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作者：刘鹏、张燕、程显毅、刘颖、朱倩

出版社：清华大学出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 软件工程/开发项目管理

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图文详情

ISBN：9787302494324
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：其他
页数：247
出版时间：2019-01-01
条形码：9787302494324 ; 978-7-302-49432-4

本书特色

该书深入浅出地介绍 R 语言在大数据分析应用中的相关知识及编程。基础篇：讨论数据处理的R环境，包括R数据结构(数据框、列表等)、数据导入/导出、数据清洗(处理数据的缺失值、不一致、异常值)、数据变换(汇总、集成、透视表、规约等)、可视化、高级语言编程、数据分析常用建模方法和原理，涵盖了目前数据挖掘的主要算法，包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时序模式，利用可视化数据挖掘包Rattle进行试验指导。应用篇：讨论2个经典的数据分析报告案例，通过案例分析使读者能够把学到的R基础知识应用到解决实际问题中，把数据变成价值。进阶篇：解决R语言在处理大数据时性能低下的问题，讨论了两个R包：RHadoop、SparkR。本书注重实践；注重数据变成价值；注重大数据的分析。本书分为基础篇、应用篇和进阶篇。注重实践；注重数据变成价值；注重大数据的分析。

内容简介

近年来，R语言可谓是数据分析的热门语言，相关的资料五花八门，让读者难以抉择。本书力求用简洁、精练，以理论与实践相结合的方式让大家快速掌握R语言。全书共14章，章为绪论，从数学、统计学和逻辑学3个方面探讨了树立正确数据思维的一些原则；其余各章分为基础篇（第2～10章）、应用篇（1、12章）和进阶篇（3、14章）。基础篇按照数据分析过程，主要讨论了R的数据结构、数据导入/导出、数据清洗、数据变换、可视化、不错语言编程和常用建模方法。应用篇通过对2个经典案例的分析，使读者能够把学到的R基础知识应用到解决实际问题，把数据变成价值。进阶篇解决如何用R处理大数据的一些技术。本书可用作培养应用型人才的课程教材，也可作为数据分析爱好者的参考资料。

第1章绪论
1.1 为什么学习R语言 1
1.1.1 R是什么 1
1.1.2 R语言主要优势 2
1.2 正确的数据思维观 4
1.2.1 数学思维 5
1.2.2 统计思维 5
1.2.3 逻辑思维 10
习题 12
基础篇
第2章 R语言入门
2.1 新手上路 17
2.1.1 两个例子 17
2.1.2 R是什么 19
2.2 R语言开发环境部署 19
2.2.1 安装R 19
2.2.2 安装RStudio 20
2.3 获取帮助 22
2.3.1 文档和搜索 22
2.3.2 演示 22
2.3.3 帮助函数 23
2.4 工作空间 23
2.5 脚本 24
2.6 R包 25
习题 25
第3章数据类型
3.1 变量与常量 27
3.1.1 变量 27
3.1.2 常量 28
3.2 结构类型 28
3.2.1 向量 29
3.2.2 矩阵 31
3.2.3 数组 33
3.2.4 数据框 35
3.2.5 因子 36
3.2.6 列表 37
3.3 字符串操作 38
3.3.1 基本操作 38
3.3.2 字符串处理stringr包 39
3.4 用于数据处理和转换的常用函数 40
习题 41
第4章数据准备
4.1 数据导入 43
4.1.1 键盘输入数据 44
4.1.2 导入文本文件 45
4.1.3 导入Excel数据 46
4.1.4 导入数据库文件 47
4.2 数据导出 48
4.2.1 导出文本文件 48
4.2.2 保存图片 49
习题 49
第5章数据可视化
5.1 低水平绘图命令 51
5.1.1 点 51
5.1.2 线 54
5.1.3 面 56
5.2 高水平绘图命令 59
5.2.1 认识ggplot2 59
5.2.2 几何对象 59
5.2.3 映射 60
5.2.4 统计对象 62
5.2.5 标度 63
5.2.6 分面 65
5.2.7 其他修饰 67
5.3 交互式绘图命令 69
5.3.1 rCharts包 69
5.3.2 plotly包 70
5.3.3 shiny 72
习题 80
第6章数据探索
6.1 缺失值分析 82
6.1.1 与缺失值相关的几个概念 82
6.1.2 缺失值检测 83
6.2 异常值分析 84
6.2.1 箱线图检验离群点 85
6.2.2 散点图检测离群点 86
6.2.3 LOF方法检测异常值 87
6.2.4 聚类方法检测异常值 87
6.3 不一致值分析 88
6.4 数据的统计特征分析 88
6.4.1 分布分析 88
6.4.2 对比分析 90
6.4.3 统计量分析 91
6.4.4 周期性分析 93
6.4.5 相关性分析 94
习题 97
第7章数据变换
7.1 数据清洗 100
7.1.1 缺失数据处理 100
7.1.2 数据去重 101
7.1.3 规范化 102
7.2 数据选择 103
7.2.1 删除有75%以上相同数值的自变量 103
7.2.2 删除高相关性的自变量 104
7.2.3 重要变量的选择 105
7.2.4 数据集选择 106
7.2.5 主成分分析 106
7.2.6 因子分析 108
7.3 数据集成 109
7.3.1 通过向量化重构数据 109
7.3.2 为数据添加新变量 110
7.3.3 数据透视表 112
7.3.4 频度 117
7.3.5 数据整合 118
7.3.6 分组汇总 121
习题 124
第8章高级编程
8.1 控制结构 126
8.1.1 选择结构程序设计 126
8.1.2 循环结构程序设计 127
8.2 用户自定义函数 128
习题 129
第9章数据建模
9.1 Rattle包 132
9.2 聚类模型 139
9.2.1 背景 139
9.2.2 K-Means聚类 139
9.2.3 Ewkm聚类 142
9.2.4 层次聚类（Hierachical） 144
9.2.5 双向聚类（BiCluster） 146
9.3 关联分析模型 147
9.3.1 背景 147
9.3.2 基本术语 148
9.3.3 关联规则的分类 149
9.3.4 Apriori算法 150
9.3.5 实验指导 151
9.4 传统决策树模型 153
9.4.1 背景 153
9.4.2 ID3算法 155
9.4.3 C4.5算法 156
9.4.4 实验指导 156
9.5 随机森林决策树模型 159
9.5.1 背景 159
9.5.2 随机森林算法 159
9.5.3 实验指导 161
9.6 自适应选择决策树模型 164
9.6.1 背景 164
9.6.2 Boosting算法 164
9.6.3 adaboost算法 165
9.6.4 实验指导 165
9.7 SVM 169
9.7.1 背景 169
9.7.2 SVM算法 169
9.7.3 实验指导 172
9.8 线性回归模型 173
9.8.1 背景 173
9.8.2 一元线性回归方法 173
9.8.3 实验指导 175
9.9 神经网络模型 175
9.9.1 背景 175
9.9.2 人工神经网络模型 176
9.9.3 实验指导 179
习题 181
第10章模型评估
10.1 数据集 185
10.2 混淆矩阵 186
10.2.1 二分类混淆矩阵 186
10.2.2 模型评价指标 187
10.2.3 多分类混淆矩阵 188
10.3 风险图 188
10.3.1 风险图的作用 188
10.3.2 实验指导 189
10.4 ROC曲线 191
10.4.1 什么是ROC曲线 191
10.4.2 ROC曲线作用 191
10.4.3 实验指导 191
习题 193
应用篇
第11章影响大学平均录取分数线因素分析
11.1 背景与目标 197
11.2 数据说明 197
11.3 描述性分析 200
11.4 总结与建议 203
第12章收视率分析
12.1 背景介绍 204
12.2 数据说明 204
12.3 描述性分析 205
12.4 总结与建议 211
进阶篇
第13章 RHadoop
13.1 认识RHadoop 215
13.1.1 为什么要让Hadoop结合R语言 215
13.1.2 Mahout与R在做数据挖掘的区别 216
13.2 RHadoop安装 216
13.2.1 依赖包安装 216
13.2.2 RHadoop的特点 219
13.3 综合练习 220
习题 225
第14章 SparkR
14.1 认识SparkR 228
14.1.1 安装SparkR 228
14.1.2 在R或Rstudio中调用SparkR 228
14.2 SparkDataFrame 229
14.3 SparkR支持的机器学习算法 230
14.4 综合练习 230
14.4.1 加载数据 230
14.4.2 SparkDataFrame基本操作 231
14.4.3 从Spark上运行SQL查询 233
14.4.4 SparkR操作hdfs上的文件 233
14.4.5 通过SparkR操作spark-sql以hive的表为对象 234
习题 234
参考文献
附录大数据和人工智能实验环境

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