“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。

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)

文本是一种特殊的非结构化数据，在当今的大数据时代，其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件，对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章，内容包括：走进文本数据挖掘，R语言快速入门，字符串的基本处理，用好正则表达式，导入各类文本数据，对各类文本数据进行预处理，文本特征提取的4种方法，基于机器学习的文本分类方法，文本情感分析，文本可视化，文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应用案例和程序源代码引导读者高效学习。本书适合对文本数据挖掘感兴趣的学生、科研人员和数据科学从业者阅读。同时，本书还可以作为工具书，为需要经常进行文本数据挖掘的读者提供快速检索。

文本是一种特殊的非结构化数据，在当今的大数据时代，其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件，对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章，内容包括：走进文本数据挖掘，R语言快速入门，字符串的基本处理，用好正则表达式，导入各类文本数据，对各类文本数据进行预处理，文本特征提取的4种方法，基于机器学习的文本分类方法，文本情感分析，文本可视化，文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应用案例和程序源代码引导读者高效学习。本书适合对文本数据挖掘感兴趣的学生、科研人员和数据科学从业者阅读。同时，本书还可以作为工具书，为需要经常进行文本数据挖掘的读者提供快速检索。

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。

本书系统地介绍了数据挖掘理论、方法与应用，包括数据特征分析与预处理，经典数据挖掘算法（分类、回归、聚类、关联规则和集成学习等），大数据新常态下催生的数据分析方法（推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析等）等理论与方法。在此基础上，每章均有基于Python语言的实例应用。本书可以作为高等院校数据科学与大数据技术专业相关课程的教材，以及计算机、软件工程等专业的教材或参考书。高职高专学校相关专业也可选用部分内容开展教学。

本书基于北京大学光华管理学院“数据挖掘与应用”课程。书中系统、全面地介绍了数据挖掘领域的理论、技术工具以及实践方法。主要内容包括：数据挖掘方法论、数据理解和数据准备、缺失数据、关联规则挖掘、多元统计降维、聚类分析、线性回归和广义线性回归、回归模型规则化、神经网络、决策树、支持向量机、模型评估、模型组合、协同过滤等。 书中在每种数据挖掘技术后，均辅以大量医疗、金融、营销、保险、政府部门等应用案例，并均配有相关应用的 SAS 和 R 代码，以及视频课程二维码。 第二版在头一版的基础上，增加了缺失数据、回归模型中的规则化和变量选择、卷积神经网络、支持向量机、协同过滤这5章内容。在已有各章内，本书亦增加了新的内容和示例。近些年来，R因为其自由、免费、开源，已经发展为数据分析领域*强大的软件之一。因此，本书除了继续展示 SAS 程序，还增加了 R 程序。

《数据挖掘与应用》全面地介绍了数据挖掘的相关主题.包括数据理解与数据准备、关联规则挖掘、多元统计中的降维方法、聚类分析、神经网络、决策树方法、模型评估等内容。全书体系完整，文字精炼，注重对数据挖掘方法的直觉理解及其应用：同时，保持了一定的严谨性，为学生理解和运用这些方法提供了坚实的基础。 《数据挖掘与应用》实例丰富，并附有相应SAS程序，以便于学生尽快理解相关内容并用以解决实际问题。 《数据挖掘与应用》配有教辅，可以免费提供给任课教师使用。如需要，欢迎填写书后的“教师反馈及课件申请表’索取。