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『簡體書』R语言数据分析与挖掘实战手册

書城自編碼: 3371753
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡程序設計
作者: [中国]程静
國際書號(ISBN): 9787113257453
出版社: 中国铁道出版社
出版日期: 2019-06-01


書度/開本: 16开

售價:HK$ 80.7

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內容簡介:
本书系统地介绍了利用R 语言进行数据分析和挖掘的相关技术,采用由浅入深的框架体系:开篇伊始介绍R 语言的基础操作,进而介绍回归分析、方差分析等数据分析的方法,以更好地探索数据内部结构,获取数据所包含的信息;更重要的是为后续的数据挖掘提供理论依据;*后介绍典型数据挖掘工具和方法,采用理论基础到算法介绍到案例实战的布局,让读者深刻感知数据挖掘的精髓,在了解算法的同时更好地学以致用。
關於作者:
程静,毕业于重庆大学,目前就职于西部估值最高的互联网公司猪八戒网,担任高级数据分析工程师,负责行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测,擅长大数据分析及数据挖掘的各种算法熟练使用R语言及Python语言。
目錄
第1 章 R 语言简介
1.1 R 语言软件的安装与运行.................................................................................................
1
1.1.1 R 语言软件的安装、启动与关闭...........................................................................
1
1.1.2 R 语言程辑包的安装和使用..................................................................................
4
1.2 R 语言的数据结构.............................................................................................................
6
1.2.1 R 语言对象和类型.................................................................................................
6
1.2.2 向量........................................................................................................................
7
1.2.3 数组和矩阵...........................................................................................................
12
1.2.4 列表......................................................................................................................
17
1.2.5 数据框..................................................................................................................
20
第2 章
数据的读取与保存
2.1 数据的读取......................................................................................................................
24
2.1.1 读取内置数据集和文本文件................................................................................
24
2.1.2 读取Excel 数据和CSV 格式的数据....................................................................
30
2.1.3 读取R 语言格式数据和网页数据........................................................................
33
2.1.4 读取其他格式的数据...........................................................................................
34
2.2 数据保存..........................................................................................................................
36
2.2.1 写出数据..............................................................................................................
36
2.2.2 使用函数cat
......................................................................................................
37
2.2.3 保存为R 语言格式文件.......................................................................................
38
2.2.4 保存为其他类型文件...........................................................................................
39
第3 章
数据预处理
3.1 缺失值处理......................................................................................................................
40
3.1.1 缺失值判断...........................................................................................................
40
3.1.2 缺失模型判断.......................................................................................................
44
3.1.3 常用处理方法.......................................................................................................
48
3.2 数据整理..........................................................................................................................
53
3.2.1 数据合并..............................................................................................................
53
3.2.2 选取子集..............................................................................................................
56
3.2.3 数据转换..............................................................................................................
59
第4 章
数据的探索性分析
4.1 基本绘图函数..................................................................................................................
66
4.2 探索单个变量..................................................................................................................
74
4.2.1 单组数据的图形描述...........................................................................................
74
4.2.2 单组数据的描述性分析.......................................................................................
79
4.3 探索多个变量..................................................................................................................
81
4.3.1 两组数据的图形描述...........................................................................................
81
4.3.2 多组数据的图形描述...........................................................................................
85
4.3.3 多组数据的描述性统计.......................................................................................
88
4.4 其他图像探索..................................................................................................................
90
第5 章
回归分析
5.1 一元线性回归..................................................................................................................
94
5.1.1 模型简介..............................................................................................................
94
5.1.2 函数介绍..............................................................................................................
96
5.1.3 综合案例:iris 数据集的一元回归建模..............................................................
97
5.2 多元线性回归..................................................................................................................
99
5.2.1 模型简介..............................................................................................................
99
5.2.2 综合案例:iris 数据集的多元回归建模............................................................
100
5.3 变量的选择....................................................................................................................
105
5.3.1 逐步回归方法简介及函数介绍..........................................................................
105
5.3.2 综合案例:swiss 数据集的逐步回归建模.........................................................
106
5.3.3 岭回归的方法简介及函数介绍..........................................................................
109
5.3.4 综合案例:longley 数据集的岭回归探索..........................................................
110
5.3.5 lasso 回归方法简介及函数介绍.........................................................................
114
5.3.6 综合案例:longley 数据集的lasso 回归建模....................................................
115
5.4 Logistic 回归..................................................................................................................
117
5.4.1 模型简介............................................................................................................
117
5.4.2 函数介绍............................................................................................................
119
5.4.3 综合案例:iris 数据集的逻辑回归建模............................................................
120
第6 章
方差分析
6.1 单因素方差分析............................................................................................................
124
6.1.1 模型介绍............................................................................................................
124
6.1.2 函数介绍............................................................................................................
126
6.1.3 综合案例:不同治疗方法下胆固醇降低效果的差异性分析............................ 127
6.2 双因素方差分析............................................................................................................
130
6.2.1 模型介绍............................................................................................................
130
6.2.2 综合案例:不同剂量下老鼠妊娠重量的差异性分析........................................ 132
6.3 协方差分析....................................................................................................................
136
6.3.1 模型简介............................................................................................................
136
6.3.2 函数介绍............................................................................................................
136
6.3.3 综合案例:hotdog 数据集的协方差分析...........................................................
137
第7 章
主成分分析和因子分析
7.1 降维的基本方法:主成分分析.....................................................................................
139
7.1.1 理论基础:原始变量的线性组合......................................................................
139
7.1.2 模型介绍............................................................................................................
141
7.1.3 函数介绍............................................................................................................
143
7.1.4 综合案例:longley 数据集的变量降维及回归..................................................
144
7.1.5 综合案例:longley 数据集的变量降维及回归(主成分回归)....................... 148
7.2 推广发展:因子分析....................................................................................................
150
7.2.1 理论基础:多个变量综合为少数因子...............................................................
150
7.2.2 模型介绍............................................................................................................
151
7.2.3 函数介绍............................................................................................................
153
7.2.4 综合案例:能力和智商测试的因子分析探索...................................................
154
第8 章
判别分析
8.1 距离判别法....................................................................................................................
160
8.1.1 理论基础:离谁近,就属于谁..........................................................................
160
8.1.2 函数介绍............................................................................................................
162
8.1.3 综合案例:基于距离判别的iris 数据集分类....................................................
164
8.2 Bayes 判别法.................................................................................................................
168
8.2.1 理论基础:先验概率与错判损失......................................................................
168
8.2.2 函数介绍............................................................................................................
170
8.2.3 综合案例:基于iris 数据集的Bayes 判别分析................................................
171
8.3 Fisher 判别法.................................................................................................................
171
8.3.1 理论基础:投影.................................................................................................
171
8.3.2 函数介绍............................................................................................................
173
8.3.3 综合案例:基于Fisher 判别的iris 数据集分类................................................
174
第9 章
常规聚类分析
9.1 深入了解聚类分析........................................................................................................
178
9.1.1 差异与分类.........................................................................................................
178
9.1.2 主流的聚类算法.................................................................................................
179
9.2 动态聚类........................................................................................................................
180
9.2.1 聚类的基本过程.................................................................................................
180
9.2.2 函数介绍............................................................................................................
183
9.2.3 综合案例:基于随机生成序列的动态聚类.......................................................
184
9.3 层次聚类........................................................................................................................
194
9.3.1 聚类的基本过程.................................................................................................
194
9.3.2 函数介绍............................................................................................................
197
9.3.3 综合案例:基于UScitiesD 数据集的层次聚类.................................................
199
9.4 密度聚类........................................................................................................................
202
9.4.1 聚类的基本过程.................................................................................................
202
9.4.2 函数介绍............................................................................................................
202
9.4.3 综合案例:基于随机生成序列的密度聚类.......................................................
203
9.5 EM 聚类.........................................................................................................................
204
9.5.1 聚类的基本过程.................................................................................................
205
9.5.2 函数介绍............................................................................................................
205
9.5.3 综合案例:基于iris 数据集的EM 聚类............................................................
206
第10 章
关联规则
10.1 简单关联规则..............................................................................................................
210
10.1.1 基本概念与表示形式.......................................................................................
210
10.1.2 评价简单关联规则的有效性和实用性.............................................................
211
10.2 序列关联规则..............................................................................................................
212
10.2.1 差异与基本概念...............................................................................................
212
10.2.2 生成序列关联规则...........................................................................................
213
10.3 Apriori 算法.................................................................................................................
214
10.3.1 算法介绍:挖掘频繁项集................................................................................
214
10.3.2 函数介绍..........................................................................................................
215
10.3.3 综合案例:基于Titanic 数据集的关联规则挖掘............................................
216
10.4 Eclat 算法....................................................................................................................
224
10.4.1 算法介绍:自底向上的搜索............................................................................
224
10.4.2 函数介绍..........................................................................................................
224
10.4.3 综合案例:基于美国人口调查数据的关联规则挖掘...................................... 225
10.5 SPADE 算法.................................................................................................................
230
10.5.1 算法介绍:基于序列格的搜索和连接.............................................................
231
10.5.2 函数介绍..........................................................................................................
232
10.5.3 综合案例:基于zaki 数据集的序列关联规则挖掘.........................................
233
第11 章
神经网络
11.1 深入了解人工神经网络...............................................................................................
239
11.1.1 生物神经元.......................................................................................................
240
11.1.2 人工神经元模型...............................................................................................
241
11.1.3 人工神经网络种类...........................................................................................
244
11.1.4 建立模型的一般步骤........................................................................................
247
11.2 B-P 反向传播网络.......................................................................................................
248
11.2.1 B-P 反向传播网络模型....................................................................................
248
11.2.2 算法介绍...........................................................................................................
249
11.2.3 函数介绍...........................................................................................................
250
11.3 综合案例:基于Boston 数据的波士顿郊区房价预测建模........................................ 252
內容試閱
随着互联网技术的蓬勃发展,物联网、车联网和云计算等技术的日益成熟,人
们的生活环境逐渐由一个数字化的网络体系覆盖。近年来,大数据、机器学习、人
工智能等词汇不断出现在大众的视野中,而数据挖掘作为实现上述目标的核心
利器,不容置疑地成为了数据分析者必须掌握的关键技术。
然而,直接接触或学习这项关键技术都是较为困难的,因为其本身涵盖了
数学、统计学、算法编程等不同专业领域的知识,如何克服这种困难,如何在一本
书中既讲清必要的理论知识,又能够使读者能够快速上手操作并在操作中学习更多
的知识,成为一名数据分析达人,这是本书要解决的。
本书作者借助于多年的知识积累和实务工作经验,将数据分析和挖掘的各种干
货浓缩于本书中,其中囊括了大量精美的图表与案例分析,行文深入浅出、图文
并茂,将枯燥生硬的理论知识与案例分析相结合,便于读者更快地吸收知识并学以
致用。本书抛开深奥的理论化条文,除了必备的基础理论知识介绍外,绝不贪多求
全,特别强调实务操作、快速上手,绝不囿于示意与演示,更注重实战展示从
R 语言软件的安装、数据的获取、数据的预处理、数据的探索性分析到回归分析等
数据分析的方法,再到常规聚类等典型的数据挖掘工具和方法,随着本书内容的一
步步深入,读者将真正体会到数据挖掘的精髓和乐趣所在。
本书特色
1.内容体系由浅入深、详略得当,行文安排适用于不同基础的读者
本书内容涵盖了软件安装、数据获取、数据预处理、数据的探索性分析等基础
内容以帮助基础较为薄弱的初学者尽快入门,而后介绍了数据分析的一些强有力工
具,如回归分析、方差分析、主成分分析、因子分析和判别分析等数据分析的方法,
最后将所有知识综合起来形成真正的数据挖掘知识体系。本书对基础部分的细节进
行详细介绍,对较为高深的理论知识和算法进行了简单的介绍,这种由浅入深、详
略得当的行文安排适用于基础不尽相同的读者。
2.内容切实可用,辅以大量实例,便于读者更快地掌握核心技术
本书注重实战操作,在基础部分进行详细讲解,如软件安装和数据处理等,均
给出了实打实的教程,而在数据分析和挖掘技术的相关章节介绍中均采用了实例分
Foreword
2 R
语言数据分析与挖掘实战手册
析,案例中的数据方便易得、真实可靠,在案例分析中按照数据挖掘的基本步骤进
行,对分析结果进行详细解读,便于读者更好地理解和掌握每一章的核心技术。
3.将分析结果进行可视化展示,激发读者的阅读兴趣
本书采用较多的可视化展示,从算法介绍到实例分析,尽量采用图片的形式进
行解读,以帮助读者从繁琐的文字描述中解脱出来,尤其是实例分析部分,将
能够进行可视化展示的部分转化成图片形式,并配以简明扼要的文字解说,以便读
者更加深刻地理解每一章的内容。需要强调的是,在行业应用中,数据挖掘的结果
大多以图片的形式汇总为可视化报告,因此本书的初衷就是建立与行业应用的更多
联系。
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为了便于读者习,我们把全书源代码以及书中图片的彩色版放入二维码下载包
中,供读者下载使用。
本书读者对象
数据分析师
统计专业的本科生
经管类专业的研究生
R 语言的编程爱好者
因受作者水平和篇幅所限,本书难免存有疏漏和不当之处,敬请指正。

 

 

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