本书首先介绍数据分析的方法论，然后介绍数据分析的相关模型方法，并进一步通过数据分析案例，讲解数据分析的思维、方法及模型实现过程。本书重点介绍R语言在数据分析方面的应用，让读者能够快速地使用R语言进行数据分析、构建模型。 本书分为17章，内容包括：使用R语言获取数据、数据分析中的数据处理与数据探索、生存分析、主成分分析、多维缩放、线性回归模型、逻辑回归模型、聚类模型、关联规则、随机森林、支持向量机、神经网络、文本挖掘、社交网络分析，以及关于R语言数据分析的两个延伸内容：H2O机器学习和R语言爬虫。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合R语言的入门读者和进阶读者阅读，也适合数据分析人员、数据挖掘人员等其他数据科学从业者。另外，本书也适用于统计学、计算机、机器学习、数学等相关专业的本科生、研究生使用。

《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

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《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、关系数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要诀、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。 《深入浅出数据分析》通过精心设计的实践场景，让读者不由自主地代入角色当中，真正在体验中学习、思考，将数据分析的要点融化于心，自如地应用在工作和生活中。

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数据科学家是目前热门的职业之一。本书全面介绍了成为合格数据科学家所需的知识、技能和工作流程，是一本内容全面的实用性技术图书。 本书分为13章，其中第1～3章介绍数据科学；第4～8章介绍数学知识，包括统计学和概率论；第9章介绍数据可视化；第10～12章介绍机器学习；第13章介绍案例。各个章节内容均由浅入深，同时通过案例和Python代码，使读者掌握实战技能。 本书适合有志于成为数据科学家的师生或业界新手，同时也适合经验丰富的职场老手参考。

数据科学家是目前热门的职业之一。本书全面介绍了成为合格数据科学家所需的知识、技能和工作流程，是一本内容全面的实用性技术图书。 本书分为13章，其中第1～3章介绍数据科学；第4～8章介绍数学知识，包括统计学和概率论；第9章介绍数据可视化；第10～12章介绍机器学习；第13章介绍案例。各个章节内容均由浅入深，同时通过案例和Python代码，使读者掌握实战技能。 本书适合有志于成为数据科学家的师生或业界新手，同时也适合经验丰富的职场老手参考。

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。