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教材中的代码及数据,用于学习R语言数据挖掘的商业案例。

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简介:
本书旨在为商业数据分析领域的初学者提供一份全面的指导手册。内容从实际的商业数据分析案例开始,帮助读者深入理解数据挖掘的核心目标、基本理念、关键思路以及详细的分析流程。本书致力于减少对技术细节的强调,在方法论的阐述上尽量避免过多的数学计算,仅在线性回归和主成分分析这两章中涉及数学知识,并且都通过图形化的方式进行生动呈现。因此,读者只需具备高中水平的数学基础即可轻松掌握。然而,本书特别强调每种方法的适用假设和前提条件必须与商业数据分析的主题紧密结合。在教学实践中,我们观察到业务经验丰富且对商业模式有深刻理解的学习者,在学习数据挖掘时表现更为出色,这主要归因于他们具备更强的批判性思维、分析能力、明确的学习目标以及较高的学习质量意识,而非仅仅是机械地模仿和运用数学公式。

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客服
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  • 《通过R
    优质
    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。
  • RR
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    本书提供了丰富的R语言数据挖掘示例代码和相关数据集,旨在帮助读者通过实践掌握数据挖掘技术及其实现方法。 《R语言数据挖掘》提供了丰富的R代码示例和案例数据。
  • 通过R-笔记.pdf
    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(第二版)》R.rar
    优质
    本资源包含《R语言数据挖掘(第二版)》一书中的全部R代码和案例数据,便于读者实践学习与应用。 《R语言数据挖掘(第2版)》包含相关的R代码和案例数据。
  • R(第二版)》R.rar
    优质
    该资源为《R语言数据挖掘(第二版)》一书配套材料,包含书中所有实例的R源代码和相关数据集,便于读者实践与学习。 《R语言数据挖掘(第2版)》R代码和案例数据.rar
  • R
    优质
    本课程介绍如何利用R语言进行高效的数据处理与分析,涵盖数据挖掘基础概念、常用算法以及实际操作案例和源码解析。 数据挖掘与R语言配套代码可以帮助用户更好地理解和应用统计分析方法。通过使用R语言进行编程实践,学习者可以掌握从大数据集中提取有价值信息的技能。这些代码通常包括各种算法实现、数据分析案例以及可视化展示等,对于初学者和有经验的数据科学家都是宝贵的资源。
  • R
    优质
    《R语言在数据挖掘中的应用》一书深入浅出地介绍了如何使用R语言进行数据分析与建模,适用于初学者及专业人士。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程,在大数据时代扮演着重要角色。R语言是一种用于统计分析与图形绘制的开源编程语言,并已成为数据挖掘领域的重要工具。“数据挖掘与R语言”教程旨在结合理论知识与实际操作,帮助学习者掌握使用R进行数据挖掘的技术。 我们首先探讨数据挖掘的基本概念。它包括预处理、建模和评估三个阶段。预处理步骤涵盖数据清洗、缺失值处理、异常检测以及特征选择;模型构建涉及分类、聚类及关联规则等算法的应用;通过准确性和稳定性指标来评估模型性能,以确定其效果。 R语言在数据挖掘中的优势在于它拥有丰富的库支持。“tidyverse”包提供了一整套的数据操作和可视化工具,“caret”简化了训练与评估流程,“arules”专门用于关联规则的挖掘。此外,`randomForest`, `e1071`, `xgboost`等包提供了各种机器学习算法,涵盖了监督学习和无监督学习任务。 本教程将指导你使用R进行数据导入、探索性数据分析(EDA)及可视化工作。“ggplot2”是用于数据可视化的关键工具,有助于直观理解数据分布与关系。同时,还将教授如何应用R处理缺失值、异常值,并执行特征工程以提升模型性能。 随后,我们将深入探讨模型构建部分。R语言提供了多种机器学习库,如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。“caret”包将用于比较不同模型的效果及参数调优。此外,你还将了解集成学习方法(例如bagging和boosting),并掌握使用XGBoost进行高效计算的技术。 在评估阶段中,你会学到各种评价指标如准确率、精确率、召回率与F1分数,并通过交叉验证选择最佳模型。同时也会接触到模型解释性问题的解决办法,比如特征重要性的分析及局部可解释性工具(例如LIME)的应用。 最后,在实践中你将有机会应用所学知识进行案例研究,包括客户细分(聚类)、推荐系统开发或预测建模等项目。通过这些实践环节,你可以更好地掌握数据挖掘的整体流程。 “数据挖掘与R语言”教程旨在帮助学习者从理论到实践全面掌握使用R在数据挖掘中的应用,无论是初学者还是专业人士都能从中受益匪浅。希望你能够跟随本教程深入探索并进一步提升自己的技能水平。
  • R方法与应(薛微编著)+
    优质
    本书由薛微编著,详细介绍R语言在数据挖掘中的应用,并提供丰富的案例数据和源代码支持。适合数据分析人员学习参考。 《R语言数据挖掘 方法及应用》由薛微编著,并附有案例数据及代码。已整理好相关标签。
  • SAS编程——
    优质
    本书通过丰富的实例介绍了如何运用SAS编程进行数据处理和分析,并展示了其在不同领域的商业应用价值。 《SAS编程与数据挖掘商业案例——数据与代码》是一本深入探讨SAS在实际商业环境中应用的专业书籍。SAS(Statistical Analysis System)是一种强大的统计分析软件,广泛应用于数据分析、预测建模以及数据挖掘等领域。该书通过丰富的实例,详细讲解了如何利用SAS进行数据处理和分析,以解决各种商业问题。 书中首先介绍了SAS的基础知识:它由两部分组成——SAS语言和图形用户界面(GUI)。SAS语言是一种高级过程语言,用于编写程序来处理和分析数据。而GUI如SAS Enterprise Guide或SAS Studio则提供了更友好的交互式工作环境。在编程中,我们使用的是数据步和过程步:前者用来读取、操作及写入数据;后者执行各种统计分析。 书中附带的code文件夹包含了许多示例代码,涵盖了从数据导入到清洗转换直至建模解释等全过程。这些示例帮助读者学习编写SAS代码来处理不同类型的数据(如结构化数据库数据、文本段落件或CSV文件),并且展示了如何使用SAS进行数据管理,比如创建变量、删除重复记录和处理缺失值。 《SAS编程与数据挖掘商业案例——数据与代码》还重点介绍了数据挖掘这一关键领域。Book_data文件夹内包含了许多商业案例的数据集,涉及销售预测、客户细分、市场篮子分析及信用风险评估等业务场景。通过这些实际案例的学习,读者可以掌握如何使用SAS进行预处理,并构建诸如线性回归、逻辑回归和决策树等多种模型。 书中还介绍了其他高级功能如广义线性模型(GLM)、聚类分析以及关联规则挖掘技术,帮助商业分析师深入理解数据背后的模式并为决策提供科学依据。总之,《SAS编程与数据挖掘商业案例——数据与代码》不仅教授了实用的SAS编程技巧,更展示了如何在真实世界中应用这些技能以提升数据分析能力并在业务决策过程中发挥更大价值。
  • R》实集RAR包
    优质
    《R语言数据挖掘》一书配套资源,包括书中所有案例源码及数据文件,助力读者实践与掌握数据分析技巧。 本资源包含了《R语言数据挖掘》一书中所有的代码与案例数据。