《R数据分析——方法与案例详解（双色）》是一本R 语言和数据分析的入门教材，循序渐进、深入浅出，每个知识点尽量从实际的应用案例出发，以问题为导向，在解决问题中学习统计方法、R 语言的基本使用以及编程技巧。 《R数据分析——方法与案例详解（双色）》内容涵盖R 数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和R 包制作等内容。 《R数据分析——方法与案例详解（双色）》的定位是为业界数据分析人员、经济管理类、医学的学生提供方法和程序上的参考，在写作过程中尽量删去比较理论的数学原理，这样能够帮助读者轻松上手学习。

本书主要讲解了使用Excel进行数据分析的思路、方法与案例，以帮助读者系统地建立数据分析思维，快速地提高数据处理能力。 本书共分为20章，第1章介绍了数据分析的目的与误区；第2章介绍了数据分析的过程与分析的元素；第3～8章分别介绍了数据采集与规范化、数据分析常用函数、数据可视化与图表变形技术、9种常用数据分析方法与实战案例，以及利用工具进行高级技术分析的内容；第9～14章分别从商务、财务、HR、生产、质量、经营等6个广泛应用数据分析的领域的实战案例，介绍了各域常用数据分析方法；第15～17章分别讲解了构建数据模型、用控件定制分析模型以及PowerBI的使用方法；第18章讲解了多种数据分析报告的撰写要点。 本书内容全，系统性强，贴近一线，案例真实，非常适合各类数据分析从业者阅读

本书以R语言简介、数据挖掘基础为开篇，旨在让读者对所用工具及数据挖掘方法有所了解。随后的章节借助实际案例（数据挖掘网站用户行为分析及网页智能推荐、生活服务点评网站客户分群、水冷中央空调系统的优化控制策略、电商评价文本的主题特征词分析、均线投资策略等），从数据预处理、模型选择、算法介绍、R语言实现、结论分析及评价等方面进行详尽的论述，希望读者既可以了解数据分析与挖掘的一般流程及方法，又能对常用的算法及模型有所了解。每个案例分析都是一篇完整的论文，初学者通过它们可以了解数据分析与挖掘的一般流程及方法，有一定基础的读者可以思考算法的优劣与选择。不管是对数据分析与挖掘感兴趣的入门者，还是希望获得实践经验的初学者，都可以从本书中获得支持。

本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力。

本书共13章，分为基础篇、实战篇和提高篇。基础篇介绍了游戏数据分析的基本理论知识、R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能。实战篇主要介绍了游戏数据的预处理、常用分析方法、玩家路径分析和用户分析。提高篇介绍了R语言图形界面工具Rattle和Web开发框架shiny包。

本书共13章，分为基础篇、实战篇和提高篇。基础篇介绍了游戏数据分析的基本理论知识、R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能。实战篇主要介绍了游戏数据的预处理、常用分析方法、玩家路径分析和用户分析。提高篇介绍了R语言图形界面工具Rattle和Web开发框架shiny包。

《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发，通过深入剖析实际案例，向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。 作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例，案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。首先简要介绍案例背景资料，并引出有待解决的问题，根据问题设计因变量、自变量及初始模型，在分析的过程中逐渐完善统计模型，解释模型的意义，一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。分析过程通过sas软件实现（同时提供r程序演示），作者给出了软件输出结果的解读。值得一提的是，每章还给出了完整的分析报告，为读者日后实际工作提供了示范蓝本。

《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发，通过深入剖析实际案例，向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。 作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例，案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。首先简要介绍案例背景资料，并引出有待解决的问题，根据问题设计因变量、自变量及初始模型，在分析的过程中逐渐完善统计模型，解释模型的意义，一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。分析过程通过sas软件实现（同时提供r程序演示），作者给出了软件输出结果的解读。值得一提的是，每章还给出了完整的分析报告，为读者日后实际工作提供了示范蓝本。

本书首先介绍了R语言的相关知识，包括R语言基础、R语言可视化技术。随后本书详细介绍了数据挖掘与数据分析中重要的理论方法与基础知识，包括线性回归、逻辑回归、决策树与回归树、随机森林、贝叶斯分类器等内容，并展示了如何将R语言用到这些方法的具体场景中。本书通过结合数据挖掘技术的理论知识与R语言的实战应用，帮助读者更好地运用R语言解决数据挖掘中的实际问题。 本书适合作为高等院校管理科学与工程类专业、工商管理类专业、工程管理类专业硕士研究生的数据挖掘与商务数据分析课程的教材，还适合作为相关专业博士研究生的参考资料。

《数据分析方法五种》(作者尤恩·苏尔李)由五种讨论数据分析方法的小册子组成，分别是《分析复杂调查数据》、《缺失数据》、《社会网络分析》、《因子分析：统计方法与应用问题》以及《基于行动者的模型》。《数据分析方法五种》主要介绍社会学研究方法之一，即数据分析方法。该书涵盖的是社会科学中技术性非常强的内容，前四种小册子从基平设计的分析入手，介绍了分析复杂调查数据的传统方法，阐述了如何处理社会科学研究中的缺失数据。同时对跨学科的社会网络分析法进行了说明，并详细介绍了因子分析法。最后，从基于模型的角度，以举例的形式详细解释了基于行动者的模型的基本原理，讨论了相关软件的使用，填补了该领域的空白。