本书由统计学领域著名专家所著，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。作者通过实际操作的方法介绍金融数据分析，选择使用免费的R软件和实际案例来展示书中所讨论方法的实现。书中抽象理论和实际应用并重，读者既能从中轻松学习金融计量模型，也能了解它们在现实世界中的丰富应用。 贯通全书，各章节通过R图形以可视化的形式把讨论主题展现给读者，并以两个详细案例展示了金融中统计学的应用。本书有配套的网站（http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/introTS），其中包含了书中涉及的R代码和额外的数据集供读者下载，通过这些读者可以创建自己的模拟分析，并检验对本书介绍的方法的理解程度。 本书是高年级本科生或研究生学习...(展开全部)

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。

本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。

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本书共13章，分为基础篇、实战篇和提高篇。基础篇介绍了游戏数据分析的基本理论知识、R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能。实战篇主要介绍了游戏数据的预处理、常用分析方法、玩家路径分析和用户分析。提高篇介绍了R语言图形界面工具Rattle和Web开发框架shiny包。

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。

《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》面向地理问题，基于Matlab软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R／S分析、线性规划、层次分析法以及人工神经网络建模等方法。通过模仿《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Matlab的应用技巧。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》最初以北京大学本科生计量地理学的辅助教材形式出现，但实际上是作者对Matlab计算功能深入应用的经验总结。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》中的讲授体例与一般Matlab的教科书不同，计算过程设计为笔者独创，在国内外其他教科书中未曾见到。

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。

《R语言数据分析从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了R语言基础知识、核心技术与高级应用。全书分为3篇，共16章，包括初识R语言、集成开发环境RStudio、R语言入门、数据结构、流程控制语句、日期和时间序列、获取数据、数据处理与清洗、数据计算与分组统计、基本绘图、ggplot2高级绘图、lattice高级绘图、基本统计分析、方差分析、回归分析和时间序列分析等内容。所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，还有部分代码解析。

《基于Excel的地理数据分析》面向地理问题，基于Excel软件，叙述大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时(空)问序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析、灰色系统(3M(1，N)建模和预测方法等。通过模仿《基于Excel的地理数据分析》介绍的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Excel的应用技巧。 这本书虽然是以地理数据为分析对象展开论述，但所涉及的内容绝大多数为通用方法。只要改变数据的来源，书中论述的计算流程完全可以应用到其他领域。 《基于Excel的地理数据分析》的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用八年，可供地理学、生态学、环境科学、地质学、经济学、城市规划学乃至医学、生物学等领域的学生、研究人员和工程技术人员阅读和参考。