本書依託南京財經大學金融、行銷、統計等學科的實際案例數據，利用行業背景知識，講解R語言的套用。本書主要分兩部分，前半部分介紹了R語言的基本使用，包含了R語言的基本操作，數據的導入導出，基本和高級數據操作，涵蓋了大部分的基本函式。後半部分通過實例介紹了R語言在具體學科中的運用，主要涉及到金融、統計、經濟、數據挖掘等多方面的案例。
基本介紹
- 書名：R語言與商業智慧型
- 出版社：電子工業出版社
- 頁數：189頁
- 開本：16
- 品牌：電子工業出版社
- 作者：韓偉 毛俊傑
- 出版日期：2014年1月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7121217066
基本介紹,內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
基本介紹
內容簡介
本書主要介紹了R語言在商業智慧型中的套用，全書共分為兩部分：第一部分介紹了R語言的基本使用，包括基本操作、數據結構、數據整理、基礎和高級函式及其套用等；第二部分通過實例介紹了R語言在具體學科中的運用，涉及到金融、統計、經濟、數據挖掘等多方面的案例。本書偏向於實際套用而非技術或方法的研究，希望能起到拋磚引玉的作用，有效引領讀者開始體驗商業智慧型和R語言的魅力。本書既可以作為財經類大學行銷、物流、金融、經濟、統計、工商管理、經濟科學、國貿、計算機、信息管理等專業選修數據挖掘與商業智慧型的教材，也可用於社會培訓機構作為R語言課程教材，同時也適用於沒有編程經驗的數據分析工作者和愛好者。
作者簡介
中國計算機學會會員
江蘇計算機學會人工智慧專業委員會委員
南京財經大學大數據分析研究所所長
江蘇計算機學會人工智慧專業委員會委員
南京財經大學大數據分析研究所所長
圖書目錄
部分Ⅰ 基 礎 知 識
第1章 R簡介
1.1 R簡介
1.2 R的發展歷史
1.3 R的功能
1.4 CRAN和Bioconductor
1.5 R的缺點
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：實現R的選單化操作
1.9.2 rattle：可視化數據挖掘工具
1.9.3 Rstudio：一個友好的編輯器
第2章 數據結構
2.1 本章概要
2.2 數據結構
2.2.1 向量
2.2.2 矩陣
2.2.3 數組
2.2.4 因子
2.2.5 列表
2.2.6 數據框
2.3 數據的導入與導出
2.3.1 從鍵盤輸入
2.3.2 從純文本中讀取數據
2.3.3 從其他檔案中讀取數據
2.3.4 從資料庫中讀取數據
2.3.5 寫檔案
2.3.6 使用Windows的貼上板功能
2.3.7 保存輸出
2.3.8 保存為R特有的格式
2.4 總結和補充
2.4.1 總結
2.4.2 補充
第3章 數據清理和轉換
3.1 本章概要
3.2 數據清理
3.2.1 缺失值的處理
3.2.2 構建新變數
3.2.3 類型轉化
3.2.4 排序
3.2.5 選取特定行或者子集
3.2.6 數據的合併
3.2.7 另一種運算元據框的方法
3.3 數據標準化和中心化
3.4 總結和補充
3.4.1 總結
3.4.2 補充
第4章 R中的函式
4.1 本章概要
4.2 數學函式
4.3 字元串函式
4.4 統計函式
4.5 矩陣計算
4.6 構建自己的函式
4.6.1 判斷
4.6.2 循環
4.6.3 創建自己的函式
4.7 高級函式
4.7.1 apply函式族
4.7.2 數據重整
第5章 R繪圖
5.1 本章概要
5.2 如何繪製一個圖
5.3 保存圖形
5.4 繪圖時的一些參數設定
5.4.1 圖形的邊距
5.4.2 多幅圖像的排列
5.5 基本繪圖函式
5.5.1 設定點和線的類型
5.5.2 設定顏色
5.5.3 文本的大小和字型
5.5.4 設定標題
5.5.5 坐標軸
5.5.6 格線線
5.5.7 圖例
5.5.8 文本標註
5.4.9 數學符號
5.5.10 對布局的控制
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 箱線圖
5.7 高級繪圖函式
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連線MySQL
6.4 MySQL的基本語法
6.4.1 一般的SELECT語句
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
6.4.11 把查詢結果寫入外部檔案
6.5 改、寫資料庫中的表
6.6 MySQL中常見的函式
6.6.1 字元串函式
6.6.2 數學函式
6.7 在R中使用數據
6.7.1 簡單數據的展示
6.7.2 多維數據的展示
6.8 對數據進行定量分析
6.9 自動化報表的生成
部分Ⅱ 案 例
第7章 鳶尾花的分類
7.1 問題描述與目標
7.2 數據描述
7.3 載入數據
7.4 了解你的數據
7.5 模型的建立
7.5.1 判別函式
7.5.2 Logistic回歸
7.5.3 決策樹
7.5.4 支持向量機
7.5.5 模型之間的比較
7.6 總結
第8章 股票市場的預測
8.1 問題描述與目標
8.2 數據的獲得和介紹
8.3 xts包
8.4 問題的定義
8.4.1 衡量的指標
8.4.2 使用什麼變數來預測
8.5 模型的預測
8.6 如何使用評價預測值
8.7 總結
第9章 關聯分析
9.1 問題描述與目標
9.2 了解數據集
9.2.1 載入數據
9.2.2 數據的初步探索
9.3 缺失值的處理
9.4 數據的轉換
9.5 建立模型
9.6 結果的解釋和利用
9.7 總結
第10章 推薦系統
10.1 問題描述與目標
10.2 數據描述
10.3 了解數據集
10.4 構建推薦系統
10.4.1 尋找相似的用戶
10.4.2 進行推薦
10.4.3 尋找相似的電影
10.5 存在的問題
10.6 總結
第1章 R簡介
1.1 R簡介
1.2 R的發展歷史
1.3 R的功能
1.4 CRAN和Bioconductor
1.5 R的缺點
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：實現R的選單化操作
1.9.2 rattle：可視化數據挖掘工具
1.9.3 Rstudio：一個友好的編輯器
第2章 數據結構
2.1 本章概要
2.2 數據結構
2.2.1 向量
2.2.2 矩陣
2.2.3 數組
2.2.4 因子
2.2.5 列表
2.2.6 數據框
2.3 數據的導入與導出
2.3.1 從鍵盤輸入
2.3.2 從純文本中讀取數據
2.3.3 從其他檔案中讀取數據
2.3.4 從資料庫中讀取數據
2.3.5 寫檔案
2.3.6 使用Windows的貼上板功能
2.3.7 保存輸出
2.3.8 保存為R特有的格式
2.4 總結和補充
2.4.1 總結
2.4.2 補充
第3章 數據清理和轉換
3.1 本章概要
3.2 數據清理
3.2.1 缺失值的處理
3.2.2 構建新變數
3.2.3 類型轉化
3.2.4 排序
3.2.5 選取特定行或者子集
3.2.6 數據的合併
3.2.7 另一種運算元據框的方法
3.3 數據標準化和中心化
3.4 總結和補充
3.4.1 總結
3.4.2 補充
第4章 R中的函式
4.1 本章概要
4.2 數學函式
4.3 字元串函式
4.4 統計函式
4.5 矩陣計算
4.6 構建自己的函式
4.6.1 判斷
4.6.2 循環
4.6.3 創建自己的函式
4.7 高級函式
4.7.1 apply函式族
4.7.2 數據重整
第5章 R繪圖
5.1 本章概要
5.2 如何繪製一個圖
5.3 保存圖形
5.4 繪圖時的一些參數設定
5.4.1 圖形的邊距
5.4.2 多幅圖像的排列
5.5 基本繪圖函式
5.5.1 設定點和線的類型
5.5.2 設定顏色
5.5.3 文本的大小和字型
5.5.4 設定標題
5.5.5 坐標軸
5.5.6 格線線
5.5.7 圖例
5.5.8 文本標註
5.4.9 數學符號
5.5.10 對布局的控制
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 箱線圖
5.7 高級繪圖函式
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連線MySQL
6.4 MySQL的基本語法
6.4.1 一般的SELECT語句
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
6.4.11 把查詢結果寫入外部檔案
6.5 改、寫資料庫中的表
6.6 MySQL中常見的函式
6.6.1 字元串函式
6.6.2 數學函式
6.7 在R中使用數據
6.7.1 簡單數據的展示
6.7.2 多維數據的展示
6.8 對數據進行定量分析
6.9 自動化報表的生成
部分Ⅱ 案 例
第7章 鳶尾花的分類
7.1 問題描述與目標
7.2 數據描述
7.3 載入數據
7.4 了解你的數據
7.5 模型的建立
7.5.1 判別函式
7.5.2 Logistic回歸
7.5.3 決策樹
7.5.4 支持向量機
7.5.5 模型之間的比較
7.6 總結
第8章 股票市場的預測
8.1 問題描述與目標
8.2 數據的獲得和介紹
8.3 xts包
8.4 問題的定義
8.4.1 衡量的指標
8.4.2 使用什麼變數來預測
8.5 模型的預測
8.6 如何使用評價預測值
8.7 總結
第9章 關聯分析
9.1 問題描述與目標
9.2 了解數據集
9.2.1 載入數據
9.2.2 數據的初步探索
9.3 缺失值的處理
9.4 數據的轉換
9.5 建立模型
9.6 結果的解釋和利用
9.7 總結
第10章 推薦系統
10.1 問題描述與目標
10.2 數據描述
10.3 了解數據集
10.4 構建推薦系統
10.4.1 尋找相似的用戶
10.4.2 進行推薦
10.4.3 尋找相似的電影
10.5 存在的問題
10.6 總結
