本书是一本优秀的R语言入门读物，旨在帮助读者迅速构建起与数据分析相关的知识体系，并学习如何使用 R软件实现数据分析方法。无论有无编程基础或数学基础，本书都能帮助读者成长为一名合格的数据分析师。 本书全面介绍了来自统计分析、机器学习、人工智能等领域的多种数据分析算法，在讲解与之相关的 R代码时，还讨论了这些算法的原理、优缺点与适用背景。本书按照由易到难的原则组织章节主题，读者将获得最好的阅读体验。 通过阅读本书，读者将对 R语言在数据分析领域的应用有一个全面的认识。这种认识不被特定行业所局限，任何行业的读者都能利用本书介绍的数据分析方法解决本行业的数据分析问题。

数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R 是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，《数据挖掘：R语言实战》侧重使用R 进行数据挖掘，重点讲述了R 的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R 软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解R 的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用R 进行数据挖掘的技巧。 通过《数据挖掘：R语言实战》，读者不仅能掌握使用R 及相关的算法包来快速解决实际问题的方法，而且能得到从实际问题分析入手，到利用R 进行求解，以及对挖掘结果进行分析的全面训练。 《数据挖掘：R语言实战》适用于计算机、互联网、机器学习、信息、数学、经济金融、管理、运筹、统计以及有关理工科专业的本科生、研究生使用，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮...(展开全部)

本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的日函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。 本书注重统计的思想性、方法的实用性和计算的可操作性。在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数估计与假设检验，还包括了非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在日中的实现过程。 通过本书，读者不仅可以快速学会日的基本原理与核心内容，而且可以根据书中的例子与例子中的日程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更为复杂的统计问题奠定扎实的基础。

信息与互联网技术的不断发展，赋予了大学课堂教学以新的内涵，提供了更加多样化的学习工具。正如学习新的人类语言可以让我们了解到不同的文化一样，学习一门计算机语言使得我们在探索世界时多了一种新的手段。 本书从“易上手”的基本理念出发，对应用R语言进行数据处理和分析、绘图以及基本统计分析这三个方面进行了介绍。作为一本入门级的教材，作者结合教学中的经验，注重对基本函数的注释，并始终强调R语言的实战练习。 受到作者工作背景的影响，本书主要为培养高校经济、金融类专业人才而设计。借助R语言的强大功能，希望能够为培养这些专业的人才添加应用性工具，将其所学的抽象理论知识和所接触到的多样化信息有效结合起来，变成生动可见、通俗易懂的美丽画面。

“如果你想学习如何用一款统计专家和数据挖掘专家所开发的免费软件包，那就选这本书吧。本书包括大量实际案例，它们充分体现了R软件的广度和深度。” —— Bernhard Pfahringer, 新西兰怀卡托大学 本书利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例，详细描述了数据挖掘的主要过程和技术，广泛涵盖数据大小、数据类型、分析目标、分析工具等方面的各种具有挑战性的问题。 本书的支持网站（http://www.liaad.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/）给出了案例研究的所有代码、数据集以及R函数包。 本书特色 通过仔细选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术。 给出的代码和方法可以方便地复制或者改编后应用于自己的问题。 不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。 包含R和MySQL基础知识的简介。 提供了对数据挖掘技术的特性、...(展开全部)

R是一种适用于统计分析计算和图像处理的语言，受S语言和Scheme语言影响发展而来。早期R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不做任何修改地在R环境下运行。R的语法来自Scheme，作为一款诞生于20世纪90年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。本书从实际应用出发，结合实例及应用场景，深入浅出地介绍了R语言应用的相关知识：R语言的安装及使用、数据对象与数据读写、常用数据管理、图形探索、高级绘图工具及常用的建模算法在R语言中的实现方式。书中以R语言的函数应用为主，先介绍了函数的应用场景及使用格式，再给出函数的应用实例，最后对函数的运行结果做出了解释，将掌握函数应用的所需知识点按照实际使用的流程展示出来。

R是一种适用于统计分析计算和图像处理的语言，受S语言和Scheme语言影响发展而来。早期R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不做任何修改地在R环境下运行。R的语法来自Scheme，作为一款诞生于20世纪90年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。本书从实际应用出发，结合实例及应用场景，深入浅出地介绍了R语言应用的相关知识：R语言的安装及使用、数据对象与数据读写、常用数据管理、图形探索、高级绘图工具及常用的建模算法在R语言中的实现方式。书中以R语言的函数应用为主，先介绍了函数的应用场景及使用格式，再给出函数的应用实例，最后对函数的运行结果做出了解释，将掌握函数应用的所需知识点按照实际使用的流程展示出来。

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。

本书源自作者5年来的项目和工作实践经验，力求对SAS编程与数据分析做一个较为完整的梳理，除了从技术架构方面细致地梳理了SAS数据分析中的关键技术和实用知识点，例如数据集，宏编程。图表生成等，更在讲解中埋藏了一条关于行业实践分析的案例辅线，包括嵌入其中的大量实践案例和单独成章的综合案例，帮助读者将关键技术和行业实践相辅相成，让读者能身临其境地了解SAS数据分析行业的精髓。本书并不想陷于具体技术问题的解决方案中，而是希望通过一些关键技术点、模型以及实例的关联讲解来帮助读者梳理清楚SAS编程的开发思路，继而学会解决一类问题。

本书源自作者5年来的项目和工作实践经验，力求对SAS编程与数据分析做一个较为完整的梳理，除了从技术架构方面细致地梳理了SAS数据分析中的关键技术和实用知识点，例如数据集，宏编程。图表生成等，更在讲解中埋藏了一条关于行业实践分析的案例辅线，包括嵌入其中的大量实践案例和单独成章的综合案例，帮助读者将关键技术和行业实践相辅相成，让读者能身临其境地了解SAS数据分析行业的精髓。本书并不想陷于具体技术问题的解决方案中，而是希望通过一些关键技术点、模型以及实例的关联讲解来帮助读者梳理清楚SAS编程的开发思路，继而学会解决一类问题。