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数据科学中的R语言

数据科学中的R语言

出版社:西安交通大学出版社出版时间:2015-07-01
开本: 24cm 页数: 402
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数据科学中的R语言 版权信息

数据科学中的R语言 本书特色

数据科学是将数据转化为行动的艺术,是综合了统计学、计算机科学和领域知识的新兴学科。数据科学与很多传统学科的*区别在于其为应用而生,因此本书一切从实际应用出发,以R语言为核心工具,介绍了各类分析方法的实现及其在各领域的应用情况。 如果是初学者,可以从“编程篇”开始阅读,了解R语言的基本特点。 如果是程序员,在迅速掌握语法后,可以深入研究“模型篇”,学习如何用统计学和其他流行的分析方法来描绘复杂的数据世界。 如果关心数据价值的落地,“应用篇”必不负你所望,金融、制药、文本挖掘、社交网络、地理信息、高性能计算、可重复研究,这些*热门的行业和应用领域的案例将会为你带来数据应用的*真实的体验。 本书适用于所有对数据应用感兴趣的读者,也适合作为统计和数据分析的实务操作型课程的教材。

数据科学中的R语言 内容简介

本书是一本R语言实战类书籍。囊括了行业应用的真实案例, 涉及从传统的统计分析领域如新药研发、金融分析到当前*热门的大数据、社交网络等应用的例子。

数据科学中的R语言 目录

序言前言第1章 引言:数据科学与R1.1 数据科学简介1.1.1 什么是数据科学? 1.1.2 如何成为数据科学家? 1.2 R语言简介1.2.1 什么是R? 1.2.2 如何学习R语言? 1.2.3 R的安装和配置1.2.4 R的常用编辑器1.2.5 R的**步1.3 如何使用本书? 1.3.1 排版和代码环境1.3.2 测试环境1.3.3 本书相关资源**部分 编程篇第2章 数据对象2.1 基本对象2.1.1 向量入门2.1.2 向量的生成2.1.3 向量的计算2.2 复合对象2.2.1 矩阵2.2.2 数据框2.2.3 列表2.3 特殊对象2.3.1 缺失值与空值2.3.2 连接2.3.3 公式2.3.4 表达式2.3.5 环境2.3.6 函数第3章 数据操作3.1 向量化操作3.2 数据转换整理3.2.1 取子集和编码转换3.2.2 长宽格式互转3.2.3 数据的拆分和合并3.3 输入与输出3.3.1 控制台的输入和输出3.3.2 文本文件3.3.3 表格型文件3.3.4 其他外部文件3.4 时间相关数据的处理3.4.1 时间类数据处理3.4.2 时间序列类数据3.4.3 时间数据处理实例 第4章 控制语句与函数4.1 控制语句4.1.1 条件判断4.1.2 循环4.2 函数4.3 函数式编程4.4 工程开发的相关函数4.4.1 程序调试4.4.2 异常处理第二部分 模型篇第三部分 应用篇后记编后记参考文献索引
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数据科学中的R语言 作者简介

李舰,从2003年开始,一直把R当作随身武器奋战在统计学和数据分析的第一线,是Rweibo、Rwordseg、tmcn等高质量R包的作者,在业界积累了大量的经验,目前供职于Mango Solutions(中国),任数据总监。 肖凯,一个喜欢折腾数据的人,资深R语言用户,参加过多次中国民语言社区大会的演讲、“数据科学中的R和python”博客博主,目前供职于1号店商务智能部,任数据挖掘工程师。

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