R語言大數據分析 董東 高峰 9787302677017 【台灣高等教育出版社】

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書名：R語言大數據分析
ISBN：9787302677017
出版社：清華大學
著編譯者：董東 高峰
頁數：391
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1700248
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內容簡介

大數據分析包括查詢型分析、描述性分析、探索性分析、挖掘型分析等。本書介紹基於R語言的大數據分析解決方案。全書分3篇共18章。第1篇R語言，包括第1～10章，分別為R語言概覽、表達式、字元串與正規表達式、函數、向量、矩陣、數據框、列表、面向對象程序設計、數據存儲；第2篇可視化，包括第11、12章，分別為統計繪圖、圖形文法ggplot2；第3篇數據分析，包括第13～18章，分別為數據分析基礎、查詢型分析與數據表、描述性統計與探索性分析、挖掘型分析、離群點檢測、文本挖掘。 本書力求通俗易懂、簡單實用，示例豐富，可供大數據領域工程技術人員、計算機類專業高年級本科學生和碩士研究生使用。

目錄

第1篇 R語言
第1章 R語言概覽
1 1 下載和安裝R
1 2 安裝和載入R程序包
1 3 R的基本使用
1 4 工作文件夾與工作空間
1 5 數據集
第2章 表達式
2 1 字面量
2 2 運算符和表達式
2 3 日期時間
第3章 字元串與正規表達式
3 1 字元串處理
3 1 1 字元個數
3 1 2 子串
3 1 3 拆分
3 1 4 連接
3 1 5 查找
3 1 6 替換
3 1 7 大小寫轉換
3 1 8 格式化
3 2 正規表達式
第4章 函數
4 1 函數聲明和調用
4 2 環境
4 2 1 環境的嵌套
4 2 2 訪問環境
4 2 3 與函數相關的環境
4 3 控制結構
第5章 向量
5 1 創建向量
5 1 1 枚舉法
5 1 2 描述法
5 1 3 數列法
5 1 4 向量元素的命名
5 1 5 類型判斷與類型轉換
5 2 訪問向量
5 3 算術運算
5 4 邏輯運算和關係運算
5 5 查詢
5 5 1 條件查詢
5 5 2 聚合查詢
5 6 面向集合的查詢
5 7 面向向量的程序設計
5 8 因子
第6章 矩陣
6 1 創建矩陣
6 2 訪問矩陣
6 3 矩陣運算
第7章 數據框
7 1 創建數據框
7 2 訪問數據框
7 3 tibble對象
第8章 列表
8 1 創建列表
8 2 訪問列表
8 3 泛函數
第9章 面向對象程序設計
9 1 類的定義
9 2 靜態屬性
9 3 面向對象的R腳本設計
第10章 數據存儲
10 1 導入導出
10 1 1 函數read table和write table
10 1 2 函數read csv和write csv
10 1 3 函數readLines和writeLines
10 1 4 讀取Excel工作表
10 1 5 ODBC數據源
10 2 持久化R數據對象
10 3 格式化輸出
10 4 虛擬內存
10 5 操作文件和文件夾
第2篇 可視化
第11章 統計繪圖
11 1 繪圖設備
11 2 布局
11 3 繪圖函數
11 4 常用繪圖參數
11 5 散點圖
11 6 核密度圖
11 7 箱線圖
11 8 柱形圖
11 9 餅圖
11 10 直方圖
11 11 折線圖
第12章 圖形文法ggplot
12 1 ggplot2簡介
12 2 散點圖
12 3 直方圖
12 4 箱線圖
12 5 柱形圖
12 6 折線圖
12 7 標註
12 8 統計變換
12 9 位置調整
12 10 尺度變換
12 11 切面
12 12 主題
12 13 色彩與構成
12 13 1 顏色與顏色的屬性
12 13 2 色彩搭配
12 14 調色板
12 15 案例研究
第3篇 數據分析
第13章 數據分析基礎
13 1 數據質量的度量
13 2 數據清洗變換
13 2 1 缺失值
13 2 2 重複
13 2 3 有效性
13 2 4 統計量
13 3 可視化
13 4 查詢型大數據分析
13 5 探索性大數據分析
13 6 挖掘型大數據分析
第14章 查詢型分析與數據表
14 1 數據表
14 2 創建和引用數據表
14 2 1 創建數據表
14 2 2 引用數據表
14 3 查詢數據表
14 3 1 按行號查詢
14 3 2 條件查詢
14 3 3 查詢結果的類型
14 3 4 分組匯總
14 3 5 鍵和索引
14 3 6 應用只讀變數查詢
14 3 7 其他
14 4 去重
14 5 上卷
14 6 連接
14 7 集合運算
14 8 更新
14 9 行列變換
第15章 描述性統計與探索性分析
15 1 總體與樣本
15 2 概率分佈
15 3 聯合分佈
15 4 可視化分佈
15 5 樣本平均數的分佈
15 6 描述性統計
15 6 1 集中趨勢
15 6 2 變異性
15 7 探索性數據分析
15 7 1 皮爾遜相關
15 7 2 斯皮爾曼等級相關
15 7 3 肯德爾相關
15 8 z分數
15 9 假設檢驗
15 10 卡方檢驗
15 11 抽樣
第16章 挖掘型分析
16 1 數據挖掘任務
16 2 決策樹分類
16 3 樸素貝葉斯分類
16 4 K最近鄰分類
16 5 一元線性回歸
16 6 Logistic回歸
16 7 分類算法的性能評估
16 7 1 查准率和查全率
16 7 2 ROC曲線
16 8 K均值聚類
16 9 EM聚類
16 10 Apriori關聯規則
16 11 序列模式挖掘
第17章 離群點檢測
17 1 基於統計的檢測
17 2 基於最近鄰的方法
17 3 基於劃分的算法
17 3 1 隔離森林算法
17 3 2 擴展的隔離森林算法
17 4 基於聚類的方法
17 5 多變數離群點檢測
17 6 單變數離群點檢測
17 7 貢獻分析
第18章 文本挖掘
18 1 文本挖掘簡介
18 2 語
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