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探尋數據背後的邏輯(R語言數據挖掘之道)

  • 作者：宋雲生//張堅洪//黎新年
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121338618
  • 出版日期：2018/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：416
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    數據分析、數據挖掘的本質是探尋數據背後的邏輯，挖掘人們的慾望、需求、態度等。宋雲生、張堅洪、黎新年著的《探尋數據背後的邏輯(R語言數據挖掘之道)》不僅僅教會讀者如何掌握數據挖掘相關技能，更教會讀者如何從數據挖掘結果中分析出更深層次的邏輯。
    本書主要介紹使用R語言進行數據挖掘的過程。具體內容包括R軟體的安裝及R語言基礎知識、數據探索、數據可視化、回歸預測分析、時間序列分析、演算法選擇流程及十大演算法介紹、數據抓取、社交網路關係分析、情感分析、話題模型、推薦系統，以及數據挖掘在生物信息學中的應用。另外，本書還介紹了R腳本優化相關內容，使讀者的數據挖掘技能更上一層樓。
    本書適合從事數據挖掘、數據分析、市場研究的工作者及學生群體，以及對數據挖掘和數據分析感興趣的初級讀者。
作者介紹
宋雲生//張堅洪//黎新年
目錄
第1章  萬事不只開頭難
  1.1  工欲善其事，必先利其器：安裝
    1.1.1  安裝R和R
    1.1.2  安裝數據包
    1.1.3  數據包載入、卸載、升級，查看幫助文檔
    1.1.4  什麼樣的R包值得相信
  1.2  了解R的對象
    1.2.1  如何進行常見的算術運算
    1.2.2  R語言的三大數據類型
    1.2.3  向量及其運算
    1.2.4  因子變數鮮有人知的秘密
    1.2.5  矩陣相關運算及神奇的特徵值
    1.2.6  數據框及其篩選、替換、添加、排序、去重
    1.2.7  與數組（array）相比，表單（list）的用處更加廣泛
    1.2.8  如何進行數據結構之間的轉化
  1.3  R語言的重器：函數
    1.3.1  自編函數
    1.3.2  有用的R字元串函數
  1.4  控制流在R語言里只是一種輔助工具
    1.4.1  判斷
    1.4.2  循環
  1.5  數據的讀入與輸出
    1.5.1  常見數據格式的輸入／輸出（CSV、TXT、RDATA、XLSX）
    1.5.2  資料庫連接：Oracle、MySQL及Hive
    1.5.3  亂碼就像馬賽克一樣讓人討厭
第2章  數據探索，招招都是利器
  2.1  不要在工作后才認識「臟數據」
    2.1.1  以老闆信服的方式處理缺失數據
    2.1.2  異常值預警
    2.1.3  字元處理正則表達式不再是天書
  2.2  數據透視、數據整形、關聯融合與批量處理
    2.2.1  還忘不掉Excel的數據透視表嗎
    2.2.2  你能給數據做整形手術嗎：long型和wide型
    2.2.3  關聯合併表
    2.2.4  數據批處理：R語言里最重要的一個函數家族：*pply
  2.3  一招完成數據探索報告
  2.4  拯救你的很多時候是基礎理論
    2.4.1  參數檢驗及非參檢驗
    2.4.2  學了很多演算法卻忘了方差分析
    2.4.3  多因素方差分析及協方差作用
    2.4.4  很多熟悉的數據處理方法已經成笑話，工具箱該換了
第3章  從商務氣質的數據可視化說起
  3.1  說說數據可視化的專業素養
    3.1.1  數據可視化歷史上有多少背影等你仰望
    3.1.2  商務圖表應該具有哪些素質
    3.1.3  那些你不知道的圖表誤導性伎倆
    3.1.4  如何快速解構著名雜誌的圖表
  3.2  ggplot2包：一個價值8萬美元的態度
    3.2.1  一張圖學會ggplot2包的繪圖原理
    3.2.2  基礎繪圖科學：ggplot2包的主題函數繼承關係圖（關係網路圖）

    3.2.3  基礎圖表一網打盡
    3.2.4  古老的地圖煥發新顏
  3.3  將靜態圖轉為D3交互圖表：plotly
  3.4  從基礎到進階的變形圖表
    3.4.1  馬賽克圖（分類變數描述性分析）
    3.4.2  Sankey圖和chordDiagram圖
第4章  分位數回歸模擬股票指數風險通道
  4.1  用線性回歸預測醫院的藥品銷售額
  ……
第5章  時間序列分析
第6章  選擇什麼演算法也有一套流程
第7章  深入淺出十大演算法
第8章  數據抓取
第9章  不可不說的社交網路關係
第10章  情感分析：一種準確率高達90%的新方法？
第11章  話題模型：很多牛人過不去的坎兒
第12章  排名就是簡單的推薦系統嗎？
第13章  生物信息學中的數據挖掘案例
第14章  產品化：關於內存、速度和自動化

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