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| 編輯推薦： |
1.全面系统学习路径：本书从R语言基础到高级统计分析技术全面覆盖，提供一站式学习体验，助力读者从入门到精通。
2.实战案例丰富多样：通过金融、医疗、科技等领域的实战案例，将理论知识与实际应用紧密结合，提升读者实战能力。
3.跨行业应用广泛：不仅适用于数据分析师，还适合金融从业者、教育工作者及企业数据团队等多行业读者，满足不同需求。
4.深入浅出讲解方式：采用简洁清晰的语言，深入浅出介绍统计分析概念，同时提供高级技术细节，满足不同层次读者需求。
5.实用工具技巧分享：除了R语言基础，还分享大量实用工具和技巧，如数据获取处理、可视化方法、模型评估等，提高读者工作效率。
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| 內容簡介： |
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本书循序渐进、深入讲解了R语言数据统计分析与应用的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了知识点的用法和流程。全书共16章，分别讲解了R语言基础、R语言数据统计语法基础、数据获取和处理、绘制可视化统计图、描述性统计分析、探索性数据分析、推论统计、回归分析、方差分析、非参数统计分析、主成分分析、聚类分析、生存分析、因子分析、基于机器学习的患者再入院预测分析系统和中概科技指数统计分析与投资系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史资料翔实齐全。同时，本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料，是学习R语言数据统计分析与应用的实用教程。
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| 關於作者： |
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张良康，浙江大学统计学博士，现就职于恒瑞医药，负责医药临床试验数据分析和统计工作，参与临床试验方案设计沟通和讨论，为临床试验方案中统计学相关内容提供技术支持，包括研究设计方法的选择、样本量计算、随机和盲法、统计方法的选择等。使用R语言、SAS、SPSS等统计分析技术高达8年以上，擅长数据挖掘、分析和统计工作。具有多年的数据统计分析经验，对商务数据、销售数据、科研数据、医学数据和金融数据的统计分析工作也颇有研究。
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| 目錄：
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目 录
第1章R语言基础
1.1 R语言的发展历程2
1.2 R 语言的特点2
1.3 获取并安装R语言运行环境3
1.3.1 在Windows操作系统安装R语言3
1.3.2 在Linux操作系统和macOS操作系统安装R语言5
1.4 R语言开发工具：R GUI5
1.4.1 命令行方式运行R语言程序6
1.4.2 文件方式运行R语言程序6
1.5 R语言开发工具：RStudio7
1.5.1 安装RStudio7
1.5.2 RStudio界面简介9
1.5.3 使用RStudio开发R语言程序10
1.6 认识第一个R语言程序：简易数据统计与格式化输出11
1.6.1 新建R语言工程11
1.6.2 编写程序文件12
1.7 R语言和数据处理14
1.7.1 R语言的优势14
1.7.2 数据处理和数据分析的区别14
......
第16章 中概科技指数统计分析与投资系统
16.1 背景简介409
16.2 需求分析409
16.3 系统分析410
16.3.1 系统目标410
16.3.2 系统模块410
16.3.3 数据处理流程411
16.4 技术栈411
16.4.1 Tidyquant：财务数据分析411
16.4.2 Tidyverse：数据处理工具412
16.4.3 Loess平滑算法：非参数统计方法412
16.5 数据处理412
16.6 中概股技术分析413
16.6.1 股票价格和收益分析413
16.6.2 配对分析统计图420
16.6.3 MACD技术分析统计图422
16.6.4 OBV技术分析统计图424
16.6.5 CCI技术分析统计图430
16.6.6 Chaikin AD Line技术分析统计图436
16.6.7 相对表现比率统计图437
16.6.8 RSI技术分析统计图439
16.6.9 交易差价技术分析统计图444
16.6.10 CCI密度图446
16.6.11 自定义指数技术分析统计图448
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| 內容試閱：
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前言
在当今信息化和数字化时代，数据分析和统计建模技能已经成为各行各业的核心竞争力之一。本书作为一本全面的指南，旨在帮助读者掌握R语言这一强大工具，从而在处理各种类型的数据、进行统计分析和预测时可以游刃有余。本书涵盖数据获取、数据处理、可视化、描述性统计、推论统计、机器学习等内容，为读者提供了系统、全面的学习路径。
随着各行业的数字化转型和数据驱动的发展，社会对具备数据分析和统计建模能力的人才需求不断增加。本书作为系统介绍数据统计分析与实践应用的指南，不仅可以满足不同行业人才培养的迫切需求，而且为从业者提供了提升数据分析能力、优化决策流程的有效途径。
本书的特色
1.全面系统的内容覆盖
本书涵盖R语言基础知识、高级数据统计分析技术等内容。通过本书，读者可以学习R语言的基本语法和功能，了解数据处理、可视化、描述性统计、推论统计、机器学习等多方面的知识。
2.以案例实战为导向
本书以案例实战为导向，通过丰富的实例演示，将理论知识与实际应用相结合。书中配有详细的代码和实例分析，帮助读者理解如何运用R语言进行数据分析和建模，解决实际问题。
3.跨行业应用
与其他单一行业的数据分析书籍不同，本书涵盖了多个行业的数据分析应用，包括金融、医疗、科技等领域。这使得本书的内容更加多样化，适用于不同行业的专业人士和学习者。
4.深入浅出的讲解方式
本书以简洁清晰的语言，深入浅出地介绍了数据统计分析的基本概念和方法，使初学者易于理解。同时，对于高级读者，本书也提供了一些深入的技术细节和实践经验，以满足不同层次读者的需求。
5.实用工具和技巧分享
除了介绍R语言的基本语法和功能，本书还分享了许多实用的工具和技巧，包括数据获取和处理、可视化方法、模型建立和评估等方面的经验。这些工具和技巧对于读者在实际工作中提高效率和解决问题具有重要意义。
......
致谢
在编写本书的过程中，我得到了北京大学出版社专业编辑们的大力支持，正是他们的求实精神、无限的耐心以及高效的执行力，才使得本书能够在这么短的时间内出版。另外，也十分感谢我的家人给予的巨大支持。由于我的水平有限，书中纰漏之处在所难免，诚请读者提出宝贵的意见或建议，以便修订并使之更加完善。
最后感谢您购买本书，希望本书能成为您学习路上的领航者，祝您阅读愉快！
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