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数据科学中的R语言

数据科学中的R语言

李舰/肖凯
数据 R语言
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    数据科学是将数据转化为行动的艺术,是综合了统计学、计算机科学和领域知识的新兴学科。数据科学与很多传统学科的最大区别在于其为应用而生,因此本书一切从实际应用出发,以R语言为核心工具,介绍了各类分析方法的实现及其在各领域的应用情况。    如果是初学者,可以从“编程篇”开始阅读,了解R语言的基本特点。如果是程序员,在迅速掌握语法后,可以深入研究“模型篇”,学习如何用统计学和其他流行的分析方法来描绘复杂的数据世界。如果关心数据价值的落地,“应用篇”必不负你所望,金融、制药、文本挖掘、社交网络、地理信息、高性能计算、可重复研究,这些最热门的行业和应用领域的案例将会为你带来数据应用的最真实的体验。    本书适用于所有对数据应用感兴趣的读者,也适合作为统计和数据分析的实务操作型课程的教材。

序言   
前言    1
第1章 引言:数据科学与R   
1.1 数据科学简介   
1.2 R 语言简介   
1.3 如何使用本书?   
第一部分 编程篇   
第2章 数据对象   
2.1 基本对象   
2.2 复合对象   
2.3 特殊对象   
第3章 数据操作   
3.1 向量化操作   
3.2 数据转换整理   
3.3 输入与输出   
3.4 时间相关数据的处理   
第4章 控制语句与函数   
4.1 控制语句   
4.2 函数   
4.3 函数式编程   
4.4 工程开发的相关函数   
第5章 面向对象   
5.1 对象导论   
5.2 S3   
5.3 S4   
5.4 引用对象   
第二部分 模型篇   
第6章 统计模型与回归分析   
6.1 线性回归   
6.2 模型的诊断   
6.3 线性回归的扩展   
第7章 其他统计分析方法   
7.1 假设检验   
7.2 多元分析   
7.3 时间序列   
7.4 随机模拟   
第8章 数据挖掘和机器学习   
8.1 一般挖掘流程   
8.2 聚类   
8.3 分类   
第9章 最优化方法   
9.1 无约束非线性规划   
9.2 线性规划   
9.3 约束非线性规划   
9.4 遗传算法   
第10章 数据可视化   
10.1 R 语言可视化简介   
10.2 分布的特征   
10.3 比例的构成   
10.4 时间的变化   
10.5 R 与交互可视化   
第三部分应用篇   
第11章 R在热门行业中的应用   
11.1 R 与金融分析   
11.2 R 与新药研发   
第12章 R与互联网文本挖掘   
12.1 网络数据获取   
12.2 中文文本处理   
12.3 文本挖掘   
第13章 大数据时代下的R   
13.1 地理信息数据   
13.2 社交网络数据   
13.3 图像数据   
第14章 可重复的数据分析   
14.1 基于Sweave 的报告   
14.2 基于knitr 的报告   
14.3 基于Office 的报告   
第15章 R与其他系统的交互   
15.1 R 与Excel   
15.2 R 与数据库   
15.3 R 与JAVA   
15.4 R 与Microsoft Visual Studio   
第16章 R与高性能运算   
16.1 性能的度量与函数编译   
16.2 代数运算库的优化   
16.3 超出内存的限制   
16.4 并行计算   
后记   
编后记   
参考文献   
索引   
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