大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。R是一款非常优秀的统计分析软件，《数据分析：R语言实战》侧重于使用R进行数据的处理、整理和分析，重点讲述了R的数据分析流程、算法包的使用以及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据分析问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解R的精髓和灵活、高效的使用技巧。 通过《数据分析：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，而且能学会从实际问题分析入手，到利用R进行求解，以及对结果进行分析。 《数据分析：R语言实战》可作为计算机、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、研究生的学习用书，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，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士及各...(展开全部)

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。

《空间数据分析与R语言实践》较全面地介绍了R应用于空间数据分析的原理和方法。在介绍R中空间数据类、方法、空间对象、空间点类、空间线类、空间面类及空间网格的基础上，首先介绍了空间数据的可视化、空间数据的导入导出、空间数据的处理及定制多点数据、六角形网格、时空网格及大型网格数据类的方法；然后介绍了空间点模式分析、插值与地统计分析、面数据和空间自相关分析和面数据建模；最后介绍了空间数据分析在疾病数据制图及分析中的应用。

本书由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，能够让读者了解真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。

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本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。 本书适合数据分析人员及R用户学习参考。

本书先介绍了R语言，然后举例说明了R语言的各种特性，内容涉及数据挖掘方法、R的可扩展的图形环境、有用的附加模块以及如何将R与其他软件平台和数据管理系统交互。

本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。

本书通过循序渐进的内容设计、深入浅出的技巧讲解，帮助读者轻松上手R语言，掌握统计分析及数据可视化的思路、方法与技巧。本书还会带领读者挑战真实世界中的数据难题，包括数据预测、数据挖掘以及动态数据报告的撰写等。值得一提的是，本书对 ggplot2 绘图功能进行了颇具深度的解读。另外，针对聚类、分类和时间序列分析等机器学习主题，本书增加了更多翔实的案例。 ·数据清洗、数据管理及数据分析 ·使用ggplot2绘图实现数据可视化 ·调试程序及创建包 ·R语言及tidyverse系列包的完整的学习资源 编辑推荐 从数据可视化到深度学习，开源的 R 语言已经成为全球数据科学家、量化分析师以及数据从业者的“标配”。如果你习惯于用数学思维解决问题，那么 R 语言将会令你在面对工作与研究时如虎添翼、游刃有余。 ·30 万中文版读者认可与好评，数据分析经典教程重磅升级； ...(展开全部)

本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。 本书适合数据分析人员及R用户学习参考。