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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《R語(yǔ)言與商業(yè)智能》依托南京財(cái)經(jīng)大學(xué)金融、營(yíng)銷(xiāo)、統(tǒng)計(jì)等學(xué)科的實(shí)際案例數(shù)據(jù)，利用行業(yè)背景知識(shí)，講解R語(yǔ)言的應(yīng)用?！禦語(yǔ)言與商業(yè)智能》主要分兩部分，前半部分介紹了R語(yǔ)言的基本使用，包含了R語(yǔ)言的基本操作，數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出，基本和高級(jí)數(shù)據(jù)操作，涵蓋了大部分的基本函數(shù)。后半部分通過(guò)實(shí)例介紹了R語(yǔ)言在具體學(xué)科中的運(yùn)用，主要涉及到金融、統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)、數(shù)據(jù)挖掘等多方面的案例。

作者簡(jiǎn)介

　　中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員江蘇計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員南京財(cái)經(jīng)大學(xué)大數(shù)據(jù)分析研究所所長(zhǎng)

圖書(shū)目錄

部分Ⅰ 基礎(chǔ) 知識(shí)
第1章 R簡(jiǎn)介
1.1 R簡(jiǎn)介
1.2 R的發(fā)展歷史
1.3 R的功能
1.4 CRAN和Bioconductor
1.5 R的缺點(diǎn)
1.6 安裝R
1.7 R的使用
1.7.1 第一次使用R
1.7.2 獲取幫助
1.7.3 工作空間和工作目錄
1.8 包的安裝和使用
1.9 其他輔助工具
1.9.1 Rcmdr包：實(shí)現(xiàn)R的菜單化操作
1.9.2 rattle：可視化數(shù)據(jù)挖掘工具
1.9.3 Rstudio：一個(gè)友好的編輯器
第2章數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.1 本章概要
2.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.2.1 向量
2.2.2 矩陣
2.2.3 數(shù)組
2.2.4 因子
2.2.5 列表
2.2.6 數(shù)據(jù)框
2.3 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出
2.3.1 從鍵盤(pán)輸入
2.3.2 從純文本中讀取數(shù)據(jù)
2.3.3 從其他文件中讀取數(shù)據(jù)
2.3.4 從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)
2.3.5 寫(xiě)文件
2.3.6 使用Windows的粘貼板功能
2.3.7 保存輸出
2.3.8 保存為R特有的格式
2.4 總結(jié)和補(bǔ)充
2.4.1 總結(jié)
2.4.2 補(bǔ)充
第3章數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換
3.1 本章概要
3.2 數(shù)據(jù)清理
3.2.1 缺失值的處理
3.2.2 構(gòu)建新變量
3.2.3 類(lèi)型轉(zhuǎn)化
3.2.4 排序
3.2.5 選取特定行或者子集
3.2.6 數(shù)據(jù)的合并
3.2.7 另一種操作數(shù)據(jù)框的方法
3.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和中心化
3.4 總結(jié)和補(bǔ)充
3.4.1 總結(jié)
3.4.2 補(bǔ)充
第4章 R中的函數(shù)
4.1 本章概要
4.2 數(shù)學(xué)函數(shù)
4.3 字符串函數(shù)
4.4 統(tǒng)計(jì)函數(shù)
4.5 矩陣計(jì)算
4.6 構(gòu)建自己的函數(shù)
4.6.1 判斷
4.6.2 循環(huán)
4.6.3 創(chuàng)建自己的函數(shù)
4.7 高級(jí)函數(shù)
4.7.1 apply函數(shù)族
4.7.2 數(shù)據(jù)重整
第5章 R繪圖
5.1 本章概要
5.2 如何繪制一個(gè)圖
5.3 保存圖形
5.4 繪圖時(shí)的一些參數(shù)設(shè)置
5.4.1 圖形的邊距
5.4.2 多幅圖像的排列
5.5 基本繪圖函數(shù)
5.5.1 設(shè)置點(diǎn)和線(xiàn)的類(lèi)型
5.5.2 設(shè)置顏色
5.5.3 文本的大小和字體
5.5.4 設(shè)置標(biāo)題
5.5.5 坐標(biāo)軸
5.5.6 網(wǎng)格線(xiàn)
5.5.7 圖例
5.5.8 文本標(biāo)注
5.4.9 數(shù)學(xué)符號(hào)
5.5.10 對(duì)布局的控制
5.6 R中的基本圖形
5.6.1 條形圖
5.6.2 直方圖和核密度圖
5.6.3 餅圖
5.6.4 箱線(xiàn)圖
5.7 高級(jí)繪圖函數(shù)
第6章 MySQL的安裝和使用
6.1 本章概要
6.2 MySQL的安裝
6.3 使用R連接MySQL
6.4 MySQL的基本語(yǔ)法
6.4.1 一般的SELECT語(yǔ)句
6.4.2 LIMIT
6.4.3 WHERE
6.4.4 HAVING
6.4.5 AS
6.4.6 ORDER BY
6.3.7 GROUP BY
6.4.8 JOIN
6.4.9 UNION
6.4.10 子查詢(xún)
6.4.11 把查詢(xún)結(jié)果寫(xiě)入外部文件
6.5 改、寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)中的表
6.6 MySQL中常見(jiàn)的函數(shù)
6.6.1 字符串函數(shù)
6.6.2 數(shù)學(xué)函數(shù)
6.7 在R中使用數(shù)據(jù)
6.7.1 簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)的展示
6.7.2 多維數(shù)據(jù)的展示
6.8 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析
6.9 自動(dòng)化報(bào)表的生成
部分II 案例
第7章鳶尾花的分類(lèi)
7.1 問(wèn)題描述與目標(biāo)
7.2 數(shù)據(jù)描述
7.3 加載數(shù)據(jù)
7.4 了解你的數(shù)據(jù)
7.5 模型的建立
7.5.1 判別函數(shù)
7.5.2 Logistic回歸
7.5.3 決策樹(shù)
7.5.4 支持向量機(jī)
7.5.5 模型之間的比較
7.6 總結(jié)
第8章股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)
8.1 問(wèn)題描述與目標(biāo)
8.2 數(shù)據(jù)的獲得和介紹
8.3 xts包
8.4 問(wèn)題的定義
8.4.1 衡量的指標(biāo)
8.4.2 使用什么變量來(lái)預(yù)測(cè)
8.5 模型的預(yù)測(cè)
8.6 如何使用評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值
8.7 總結(jié)
第9章關(guān)聯(lián)分析
9.1 問(wèn)題描述與目標(biāo)
9.2 了解數(shù)據(jù)集
9.2.1 加載數(shù)據(jù)
9.2.2 數(shù)據(jù)的初步探索
9.3 缺失值的處理
9.4 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換
9.5 建立模型
9.6 結(jié)果的解釋和利用
9.7 總結(jié)
第10章推薦系統(tǒng)
10.1 問(wèn)題描述與目標(biāo)
10.2 數(shù)據(jù)描述
10.3 了解數(shù)據(jù)集
10.4 構(gòu)建推薦系統(tǒng)
10.4.1 尋找相似的用戶(hù)
10.4.2 進(jìn)行推薦
10.4.3 尋找相似的電影
10.5 存在的問(wèn)題
10.6 總結(jié)