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通过商业案例学习R语言数据挖掘-学习笔记.pdf

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简介:
本PDF文档是关于使用R语言进行数据挖掘的详细学习笔记,包含多个实际商业案例分析。适合希望深入理解并实践数据科学与统计学原理的专业人士参考学习。 在商业智能时代背景下,《用商业案例学R语言数据挖掘》这本书应运而生,旨在帮助各类从业者掌握利用R语言进行数据分析与数据挖掘的技术。全书共18章,涵盖了从基础的编程技巧到高级的数据分析方法。 书中前两章介绍了数据分析的基本概念和流程,并简要概述了本书的学习路径;第三章则详细讲解了如何使用R语言编写程序以及处理基本数据类型的方法;第四至第八章节聚焦于统计学习的核心理论和技术应用,如回归模型、分类算法等。第九到第十六章深入探讨了各种实用的数据挖掘技术,包括聚类分析、关联规则发现和推荐系统等内容。 本书的最后两章则分别介绍了特征工程的重要性以及如何利用R语言进行文本数据处理与分析。每一章节都配备了实际案例,并配有练习题以帮助读者加深理解并提高应用能力。 作为CDA数据分析系列书籍的一部分,《用商业案例学R语言数据挖掘》不仅继承了该丛书内容精炼、重点突出的特点,还通过大量实例和详细解释来增强可读性和实用性。这使得它成为自学商业数据分析的理想选择,并且适合作为高等院校商科及社会科学相关课程的教材。 在实际操作中,书中强调掌握基本的数据类型如数值型(numeric)和字符型(character),以及向量、矩阵、数组等复杂数据结构的操作方法;同时介绍了日期与时间处理技巧。此外,还详细讲解了如何进行描述性统计分析,并通过ggplot2包或其他绘图函数来绘制各类图表。 书中以iris数据集为例,指导读者完成一系列基础的统计分析任务和图形展示工作,从而帮助他们更好地理解和应用所学知识。无论你是数据分析领域的初学者还是希望进一步提升技能的专业人士,《用商业案例学R语言数据挖掘》都能提供有价值的见解与实用技巧,助力你在日益智能化的商业环境中脱颖而出。

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客服
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    优质
    本PDF文档是关于使用R语言进行数据挖掘的详细学习笔记,包含多个实际商业案例分析。适合希望深入理解并实践数据科学与统计学原理的专业人士参考学习。 在商业智能时代背景下,《用商业案例学R语言数据挖掘》这本书应运而生,旨在帮助各类从业者掌握利用R语言进行数据分析与数据挖掘的技术。全书共18章,涵盖了从基础的编程技巧到高级的数据分析方法。 书中前两章介绍了数据分析的基本概念和流程,并简要概述了本书的学习路径;第三章则详细讲解了如何使用R语言编写程序以及处理基本数据类型的方法;第四至第八章节聚焦于统计学习的核心理论和技术应用,如回归模型、分类算法等。第九到第十六章深入探讨了各种实用的数据挖掘技术,包括聚类分析、关联规则发现和推荐系统等内容。 本书的最后两章则分别介绍了特征工程的重要性以及如何利用R语言进行文本数据处理与分析。每一章节都配备了实际案例,并配有练习题以帮助读者加深理解并提高应用能力。 作为CDA数据分析系列书籍的一部分,《用商业案例学R语言数据挖掘》不仅继承了该丛书内容精炼、重点突出的特点,还通过大量实例和详细解释来增强可读性和实用性。这使得它成为自学商业数据分析的理想选择,并且适合作为高等院校商科及社会科学相关课程的教材。 在实际操作中,书中强调掌握基本的数据类型如数值型(numeric)和字符型(character),以及向量、矩阵、数组等复杂数据结构的操作方法;同时介绍了日期与时间处理技巧。此外,还详细讲解了如何进行描述性统计分析,并通过ggplot2包或其他绘图函数来绘制各类图表。 书中以iris数据集为例,指导读者完成一系列基础的统计分析任务和图形展示工作,从而帮助他们更好地理解和应用所学知识。无论你是数据分析领域的初学者还是希望进一步提升技能的专业人士,《用商业案例学R语言数据挖掘》都能提供有价值的见解与实用技巧,助力你在日益智能化的商业环境中脱颖而出。
  • R》教材的代码和
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    本资源包含《通过商业案例学习R语言数据挖掘》教材中所用到的所有代码及数据集,便于读者实践书中讲解的数据分析与挖掘技术。 本书专为商业数据分析初学者设计,通过具体的案例帮助读者理解数据挖掘的目的、理念以及分析步骤。书中尽量避免复杂的数学和技术细节,并辅以图形化解释来展示关键概念,使得拥有高中水平的数学基础即可轻松阅读。 尽管如此,书本依然强调每种方法的前提条件和适用范围需与商业数据分析紧密结合。在实际教学中观察到,那些业务经验丰富且对商业模式有深刻理解的学习者,在学习数据挖掘时往往能取得更好的成果。这主要是因为这些学员具备较强的思辨能力和分析能力,并能够明确自己的学习目标并注重质量意识,而不仅仅是机械地模仿和套用数学公式。
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    《R语言学习笔记(从入门到精通)》是一本全面介绍统计编程语言R的学习资料,适合初学者和进阶用户参考。书中涵盖了基础语法、数据处理、可视化及高级应用等内容,帮助读者逐步掌握R语言的各项技能。 ### R语言知识点总结 #### 一、R语言简介与环境 **R语言**是一种广泛应用于统计分析、图形表示以及报告生成的开源编程语言。它由R Development Core Team维护,并不断更新改进。 - **R语言环境**:提供了一个强大的交互式环境,用户可以直接在命令行界面运行代码,进行数据分析与绘图。 - **相关的软件和文档**:拥有丰富的文档资源和支持社区,包括官方文档、第三方教程等。 - **R与统计**:内置了大量的统计方法,支持多种统计模型的构建与分析。 - **R与视窗系统**:可以在Windows、Mac OS、Linux等多种操作系统上运行。 - **R的交互使用**:用户可以通过命令行或者集成开发环境(如RStudio)来与R交互。 - **入门训练**:初学者可以通过各种在线课程、书籍和实践项目快速掌握R的基本用法。 - **获取函数和功能的帮助信息**:提供了详尽的帮助文档,用户可以通过`help()`或`?`命令查看函数用法和示例。 - **R的命令特性**:支持命令式的编程风格,对大小写敏感。 - **对已输入命令的记忆和更改**:具有命令历史记录功能,用户可以轻松地检索和修改之前的命令。 - **命令文件的执行和输出的转向到文件**:可以通过脚本段落件执行一系列命令,并将输出重定向到文件中。 - **数据的保持与对象的清除**:允许用户保存工作空间中的数据对象,也可以通过`rm()`等函数清除不再需要的对象。 #### 二、简单操作;数值与向量 - **向量与赋值**:向量是R中最基本的数据结构之一,可以通过`c()`函数创建。 - **向量运算**:向量之间可以进行算术运算,如加减乘除等。 - **产生规则的序列**:利用`seq()`、`rep()`等函数可以方便地生成规则的数值序列。 - **逻辑向量**:逻辑向量包含TRUE和FALSE两种值,常用于条件筛选。 - **缺失值**:R中用`NA`表示缺失值,在处理数据时需要注意缺失值的处理方式。 - **字符向量**:字符向量用于存储文本数据,可通过`paste()`等函数进行字符串操作。 - **索引向量(indexvector)**:索引向量可用于选择数据集的子集或执行其他特定任务。 - **基本运算和序列生成** #### 三、概率分布 - **R作为一种统计表的集合**:内置了大量常用的概率分布函数。 - **检测数据集合的分布**:使用密度估计、直方图等方法评估数据分布情况。 #### 四、语句组、循环和条件操作 - **控制语句**:支持if、for、repeat和while等控制结构,用于实现程序流程控制。 - **条件执行:if语句**:根据特定条件执行不同的代码块。 - **重复执行:for循环,repeat和while**:通过这些循环结构可以重复运行某段代码直到满足特定的终止条件。 #### 五、编写自己的函数 - **简单示例**:定义简单的函数来了解基本语法。 - **参数…**:允许函数接受不定数量的参数。 - **作用域(scope)**:决定了变量的作用范围和生命周期,支持面向对象编程(OOP)方法。 #### 六、R语言统计模型 - **线性模型**:包括线性回归、ANOVA等常用分析技术。 - **公式定义**:使用公式语法来创建复杂的统计模型。 以上内容涵盖了从基础到进阶的R语言知识,对于希望深入学习并应用该工具进行数据分析的研究者或从业人员来说具有重要参考价值。
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