作品简介

R语言是一个自由、免费、源代码开放的编程语言和开发环境,它提供了强大的数据分析功能和丰富的数据可视化手段。随着数据科学的快速发展,R语言已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。

《R语言数据分析从入门到实战》共14章,内容主要包括R语言简介、读写数据、从流程控制到自定义函数、绘图功能、基本统计、决策树、K均值聚类算法、遗传算法、关联性规则、文本挖掘、推荐系统、可视化数据分析、探索性数据分析及案例分析等。

《R语言数据分析从入门到实战》内容通俗易懂,案例丰富,实用性强,特别适合R语言的入门读者和进阶读者阅读,也适合数据分析人员、数据挖掘人员等其他数据科学从业者阅读参考。

R语言是一套自由免费的软件,具有入门容易.使用简单的特点,目前多应用于机器学习、数据分析、文本分析、推荐系统等领域。

第1-5章介绍R的基本操作及应用,包括R简介、读写数据、从流程控制到函数,接着介绍R的绘图功能、基本统计及常用包的运用。

第6-9章介绍各类学习算法,如决策树算法、K均值聚类算法、遗传算法等,每一章都加入示例供读者练习。

第10-13章介绍关联性规则、文本挖掘、推荐系统和可视化数据分析等内容。

第14章介绍探索性数据分析及案例分析,对R软件在数据分析上的使用进行更完整的补充。

李仁钟,福州外语外贸学院教授,发表论文210余篇,其中SSCI、SCI、EI等收录70余篇次,发表的论文多次获得IEEE等论文奖及优秀论文奖。

作品目录

  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 R简介
  • 1.1 R软件介绍
  • 1.2 R对象介绍
  • 1.3 习题
  • 第2章 读写数据
  • 2.1 读取数据
  • 2.2 写入数据
  • 2.3 读写RData数据
  • 2.4 读取SQL Server数据库数据
  • 2.5 读写Excel数据
  • 2.6 习题
  • 第3章 从流程控制到函数
  • 3.1 条件执行
  • 3.2 循环控制
  • 3.3 函数
  • 3.4 习题
  • 第4章 绘图功能及基本统计
  • 4.1 高级绘图
  • 4.2 低级绘图
  • 4.3 交互式绘图
  • 4.4 图形参数
  • 4.5 基本统计
  • 4.6 习题
  • 第5章 数据分析和常用的包介绍
  • 5.1 机器学习介绍
  • 5.2 数据挖掘介绍
  • 5.3 文本挖掘介绍
  • 5.4 常用的包介绍
  • 第6章 监督式学习
  • 6.1 决策树
  • 6.2 支持向量机
  • 6.3 人工神经网络
  • 6.4 集成学习方法
  • 6.5 习题
  • 第7章 非监督式学习
  • 7.1 层次聚类法
  • 7.2 K均值聚类算法
  • 7.3 模糊C均值聚类算法
  • 7.4 聚类指标
  • 7.5 习题
  • 第8章 演化式学习
  • 8.1 遗传算法
  • 8.2 人工蜂群算法
  • 第9章 混合式学习
  • 9.1 人工蜂群算法混合决策树
  • 9.2 遗传算法混合人工神经网络
  • 第10章 关联性规则
  • 10.1 产生关联性规则并排序
  • 10.2 删除冗余规则
  • 10.3 习题
  • 第11章 文本挖掘
  • 11.1 使用混合分词并创建词频表
  • 11.2 使用tag分词并创建词云
  • 11.3 习题
  • 第12章 推荐系统
  • 12.1 Jester5k数据集
  • 12.2 MovieLense数据集
  • 第13章 可视化数据分析
  • 13.1 导入数据
  • 13.2 探索及测试数据
  • 13.3 转换数据
  • 13.4 建立、评估及导出模型
  • 13.5 习题
  • 第14章 探索性数据分析
  • 14.1 dplyr数据处理库(包)
  • 14.2 案例分析
  • 附录A 安装R
  • 附录B 安装RStudio Desktop和rattle
  • 附录C R语言指令及用法
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