编辑推荐 《数据科学:理论、方法与R语言实践》从实用的角度较为全面地展现了数据科学的主要内容。并结合大量的实际项目案例，利用R语言详细地讲解了数据项目的开发过程和关键技术。《数据科学:理论、方法与R语言实践》适合作为高等院校高年级本科生和研究生及从事数据管理与分析的工程技术人员的主要参考书。 名人推荐 本书是所有数据科学家都应该拥有的一部独特、举足轻重的书籍。 ——引自Jim Porzak的序言，Bay Area R Users Group联合创始人 覆盖了端到端的全部过程，从数据探索到建模再到交付结果。 ——Nezih Yigitbasi，Intel公司 对志向高远的年轻数据科学家和经验丰富的数据科学家而言，本书充满了有用的宝石。 ——Fred Rahmanian，西门子医疗 使用真实的示例进行数据分析，强烈推荐。 ——Kostas Passadi...(展开全部)

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《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。

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)

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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。

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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)

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