R語言數據分析-基礎演算法與實戰 (全彩印刷) 孫玉林 9787122436009 【台灣高等教育出版社】

目錄 第1章 R語言與數據分析
1 1 R與RStudio安裝
1 1 1 R語言安裝
1 1 2 RStudio安裝
1 1 3 R包安裝
1 2 數據分析簡介
1 2 1 數據分析的內容
1 2 2 數據分析工作流程
1 2 3 什麼是數據分析師
1 2 4 數據分析師需要的技術和知識
1 3 R語言與數據分析
1 3 1 R語言為何適合數據分析
1 3 2 R語言常用數據分析包
1 4 本章小結
第2章 R語言快速入門
2 1 向量的數據類型
2 1 1 數值型
2 1 2 邏輯值型
2 1 3 字元型
2 1 4 因子型
2 2 矩陣與高維數組
2 2 1 矩陣
2 2 2 高維數組
2 3 數據框與列表
2 3 1 數據框
2 3 2 列表
2 4 條件判斷與循環語句
2 4 1 條件判斷語句
2 4 2 循環語句
2 5 編寫自己的函數
2 6 本章小結
第3章 R語言數據管理與操作
3 1 數據導入與保存
3 1 1 數據導入
3 1 2 數據保存
3 2 處理缺失值
3 2 1 缺失值發現
3 2 2 缺失值填充
3 3 數據操作
3 3 1 數據并行計算
3 3 2 數據選擇、過濾、分組
3 3 3 數據融合
3 3 4 進行長寬數據轉換
3 4 其它數據處理
3 4 1 lubridate包處理時間數據
3 4 2 stringr包處理文本數據
3 5 本章小結
第4章 R語言數據可視化
4 1 R語言基礎繪圖系統
4 1 1 基礎繪圖系統可視化基本設置
4 1 2 基礎繪圖系統可視化實戰
4 2 ggplot2包數據可視化
4 2 1 使用圖層構建圖像
4 2 2 ggplot2可視化進階
4 3 R語言其它數據可視化包
4 3 1 GGally包數據可視化
4 3 2 ggChernoff包數據可視化
4 3 3 ggTimeSeries包數據可視化
4 3 4 pheatmap包數據可視化
4 3 5 igraph包數據可視化
4 3 6 wordcloud包數據可視化
4 3 7 ComplexUpset包數據可視化
4 4 本章小結
第5章 R語言數據分析
5 1 相關性分析
5 1 1 相關係數介紹
5 1 2 相關係數計算與可視化分析
5 2 方差分析
5 2 1 單因素方差分析
5 2 2 雙因素方差分析
5 3 降維
5 3 1 常用數據降維演算法
5 3 2 數據降維實戰
5 4 回歸分析
5 4 1 常用回歸演算法
5 4 2 回歸評價指標
5 4 3 數據回歸實戰
5 5 分類
5 5 1 常用分類演算法
5 5 2 分類評價指標
5 5 3 數據分類實戰
5 6 聚類
5 6 1 常用數據聚類演算法
5 6 2 聚類評價指標
5 6 3 數據聚類實戰
5 7 時間序列預測
5 7 1 時序預測的相關模型
5 7 2 時間序列預測實戰
5 8 本章小結
第6章 綜合案例1：中藥材鑒別
6 1 聚類演算法鑒別藥材種類
6 1 1 數據探索與可視化
6 1 2 數據降維與特徵提取
6 1 3 數據聚類
6 2 分類演算法鑒別藥材的產地
6 2 1 數據導入與探索
6 2 2 選擇數據中的重要特徵
6 2 3 鑒別藥材的產地
6 3 分類演算法鑒別藥材的類別
6 3 1 數據導入與探索
6 3 2 數據特徵降維
6 3 3 預測藥材的類別
6 4 分類演算法預測藥材的產地
6 4 1 數據導入與探索
6 4 2 數據特徵降維
6 4 3 預測藥材的產地
6 5 本章小結
第7章 綜合案例2：抗乳腺癌候選藥物分析
7 1 數據特徵提取
7 1 1 數據可視化探索
7 1 2 特徵選擇
7 2 回歸模型預測生物活性
7 2 1 利用隨機森林提取的特徵建立回歸模型
7 2 2 利用Lasso回歸提取的特徵建立回歸模型
7 3 分類模型預測二分類變數
7 3 1 通過遞歸特徵消除提取特徵建立分類模型
7 3 2 通過主成分降維提取特徵建立分類模型
7 4 本章小結
第8章 綜合案例3：文本內容數據分析
8 1 文本預處理
8 1 1 讀取文本數據
8 1 2 文本數據清洗
8 2 特徵提取與可視化
8 2 1 TF特徵
8 2 2 TF-IDF特徵
8 2 3 詞雲可視化
8 3 文本聚類
8 3 1 LDA主題模型聚類
8 3 2 K均值聚類
8 4 對文本進行分類
8 4 1 基於TF-IDF特徵建立分類模型
8 4 2 基於TF特徵建立分類模型
8 5 中文文本數據分析
8 5 1 《三國演義》文本數據預處理
8 5 2 對文本數據探索與特徵提取
8 5 3 建立LDA主題模型
8 6 本章小結
參考文獻
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