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R語言數據挖掘(第3版)/基於R應用的統計學叢書

  • 作者：編者:薛薇|責編:黃佳
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300310381
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：378
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    數據挖掘突破了傳統數據分析理論的應用局限，利用高性能演算法逼近數據規律的真相。R語言則以其開源性、全面性、操作簡便性和可擴展性，成為數據挖掘實踐的有效工具。本書秉承「道理講明白，操作講明白，結果講明白，應用案例講明白」的寫作風格，圍繞數據預測、揭示數據內在結構等數據挖掘核心目標，深入淺出地介紹了眾多經典數據挖掘方法，並提供了豐富的R語言實現案例。
    本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的數據挖掘課程教材，也適合科研機構、政府和企業經營管理部門的研究人員閱讀參考。
作者介紹
編者:薛薇|責編:黃佳
目錄
第1章  數據挖掘與R語言概述
  1.1  什麼是數據挖掘
  1.2  數據挖掘的結果
    1.2.1  數據挖掘結果的呈現方式
    1.2.2  數據挖掘結果的基本特徵
  1.3  數據挖掘能做什麼
    1.3.1  數據預測
    1.3.2  發現數據的內在結構
    1.3.3  發現關聯性
    1.3.4  模式診斷
  1.4  數據挖掘方法的特點
    1.4.1  對目標契合度不高的數據，怎樣的建模策略能夠更好地迎合分析的需要
    1.4.2  對於海量、高維數據，怎樣的建模策略能夠更好地揭示數據特徵，提高分析效率
    1.4.3  對於複雜類型和關係數據，怎樣的建模策略能夠清?地揭示數據的特徵
  1.5  數據挖掘的典型應用
    1.5.1  數據挖掘在客戶細分研究中的應用
    1.5.2  數據挖掘在客戶流失分析中的應用
    1.5.3  數據挖掘在營銷響應分析中的應用
    1.5.4  數據挖掘在交叉銷售中的應用
    1.5.5  數據挖掘在欺詐甄別中的應用
  1.6  R語言入門必備
    1.6.1  R的包
    1.6.2  R的下載安裝
    1.6.3  R起步
    1.6.4  R的運行方式和其他
  1.7  RStudio簡介
  1.8  本章函數列表
第2章  R的數據組織和整理
  2.1  R的數據對象
    2.1.1  從存儲角度劃分R對象
    2.1.2  從結構角度劃分R對象
    2.1.3  創建和訪問R的數據對象
  2.2  向量的創建和訪問
    2.2.1  創建只包含一個元素的向量
    2.2.2  創建包含多個元素的向量
    2.2.3  訪問向量中的元素
  2.3  矩陣的創建和訪問
    2.3.1  創建矩陣
    2.3.2  訪問矩陣中的元素
  2.4  數據框的創建和訪問
    2.4.1  創建數據框
    2.4.2  訪問數據框
  2.5  數組和列表的創建和訪問
    2.5.1  創建和訪問數組
    2.5.2  創建和訪問列表
  2.6  數據對象的相互轉換
    2.6.1  不同存儲類型之間的轉換
    2.6.2  不同結構類型之間的轉換
  2.7  導入外部數據和保存數據
    2.7.1  導入文本數據

    2.7.2  導入SPSS數據
    2.7.3  利用ODBC導入資料庫數據和Excel表數據
    2.7.4  共享R自帶的數據包
    2.7.5  數據保存
  2.8  R語言程序設計基礎
    2.8.1  R程序設計基本概念
    2.8.2  R的系統函數
    2.8.3  用戶自定義函數
  ……
第3章  R的數據可視化
第4章  R的近鄰分析：數據預測
第5章  R的決策樹：數據預測
第6章  R的人工神經網路：數據預測
第7章  R的支持向量機：數據預測
第8章  R的一般聚類：揭示數據內在結構
第9章  R的特色聚類：揭示數據內在結構
第10章  R的關聯分析：揭示數據關聯性
第11章  R的模式甄別：診斷異常數據
第12章  R的網路分析初步

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