R语言数据分析与数据挖掘应用：微课视频版_李庆华，周青编著_9787302584087

本书讲述的是R语言在数据分析与数据挖掘方面的应用，内容编排结构合理，由浅到深，循序渐进地引导读者快速入门，并逐步提高使用R语言编程实现数据分析和文本数据挖掘的能力。本书的目标读者是从事数据分析与挖掘领域的学生、老师、科研工作者，从事不同行业的数据分析师、数据挖掘工程师等。本书最大的优点在于其简单明了，通俗易懂，适合新手快速入门，每一个例题都有现成的数据和源代码。旨在引导读者学会怎么从具体问题入手开始分析，使用R语言编写可以编译实现的代码，感受R语言的魅力，让数据产生价值。这种学习和实践相结合的方式非常适合????

本书基于学习成果导向（outcome□-□ased education）的思想进行编写，使读者不仅可以理解整个例题，还可以直接编译本书提供的所有源代码，确保读者达到编程想要实现的预期效果，并且设计了适当的练习来评估读者是否达到了预期学习目标。
　　R是为数据操作及统计计算提供语言及环境的软件包，还可以用来实现数据的可视化分析。本书内容从R的基础知识开始介绍，涵盖了数据分析和数据挖掘的常用模型，包括参数估计、假设检验、文本挖掘、分类、聚类等，还包括数据的可视化分析、自然语言处理等相关内容。本书内容比较全面，做到了易读、易用、易理解、易实现、易上手，是非常适合新手学□□一本R语言入门书籍。
　　本书内容主要分为以下7章。
　　□□章：R基础知识简介，内容包括R软件和RStudio软件的下载和安装，R的工作原理介绍，R启动项的文件配置，R的工作空间以及数据的导人与保存，R数据包的安装与加载，R语言编程过程中的常见错误及其解决办法等内容。
　　第□章：数据分析和挖掘的初步认识：R的数据结构。首先介绍R语言的对象和属性，创建和访问R语言中数据对象的方法，查看和管理R语言数据对象结构的方法，如何用R语言的向量组织数据，向量包含的元素可以是数值型、字符串型或逻辑型，对应的向量依次称为数值型向量、字符串型向量或逻辑型向量；其次从存储角度和结构角度对R语言的对象进行分类；然后分别介绍R语言的基本数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型；□后介绍向量、矩阵、数组、数据框、因子、列表、时间序列对象的创建和使用技巧。
　　第3章：参数估计。首先介绍参数估计的原理，总体方差、总体比例的区间估计，统计量的分布，包括X□分布、t分布和F分布；然后介绍如何运用参数估计的区间估计进行R语言编程计算，根据方差齐性假设的统计推断内容，以及Shapiro-Wilk检验的R语言编程。
　　第4章：假设检验。首先介绍假设检验的基本知识，原假设与备择假设、两类错误、假设检验的步骤；其次介绍关于区间估计与假设检验的内容，以及如何利用P值进行决策；然后介绍一个总体参数的假设检验和两个总体参数的假设检验，分别从总体均值、总体比例和总体方差3方面进行解释；□后介绍W检验、Epps-Pulley检验的R语言编程实现。

你还可能感兴趣

我要评论