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  • R語言在商務分析中的應用/R語言應用繫列
    該商品所屬分類:經濟 -> 行業經濟
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    480-696
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    300-435
    【介質】 book
    【ISBN】9787560583037
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    內容介紹



    • 出版社:西安交大
    • ISBN:9787560583037
    • 作者:(印)A.奧赫裡|譯者:朱鈺
    • 頁數:275
    • 出版日期:2016-06-01
    • 印刷日期:2016-06-01
    • 包裝:平裝
    • 開本:16開
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字數:337千字
    • A.奧赫裡著的《R語言在商務分析中的應用》審
      視商務分析師所執行的一些最普通的任務,並幫助用
      戶瀏覽R中大量的信息和4000個R程序包。有了這些信
      息,讀者便能夠以最少的付出去挑選完成分析任務的
      程序包,井達到最大的效用。在這本書中強調使用圖
      形用戶界面(GUI),以進一步減少和彎曲R學習中的
      學習曲線。本書旨在幫助讀者啟動商務分析,包括數
      據可視化、網絡分析和社交媒體分析的代碼示例、聚
      類、回歸模型、文本挖掘、數據挖掘模型和預測等章
      節。書中試圖使讀者了解商務分析主題的廣度,而不
      是用不必要的深度埋沒讀者。本書所包含的參考文獻
      和鏈接使讀者能夠從事商務分析的各種主題。
      本書針對使用R為分析工具的商務分析師而編寫
      .涵蓋了其中的基礎編程技能。請注意本書的使用範
      圍既非統計理論研究,亦非研究生階段層面的統計研
      究,而是適用於商務分析的從業者。商務分析(BA)
      是商業領域所產生的數據探索和調查研究領域。商業
      智能(BI)是指機構中信息的無縫傳播,這主要包括
      商務領域決策支持所使用的過去和當前的商務指標。
      數據挖掘(DM)是使用算法和統計方法從大量數據中
      發現新模式的一個過程。這三項的區分是,BI主要是
      當前的報告,BA是用來預測和制定戰略的模型,而DM
      與大數據中的模式相匹配。R統計軟件是世界上增長
      最快的分析平臺,並在學術界和企業界都樹立了穩健
      、可靠和準確的聲譽。
    • 。。。
    • 譯者序
      作者簡介
      前言
      序言
      第1章 為什麼要用R
      1.1 為什麼把R劃分為一個完整的分析環境
      1.2 與其他分析程序包相比R的其他優勢
      1.3 R作為統計語言和分析平臺的差異
      1.4 使用R的成本和收益
      1.5 同時使用SAS和R
      1.6 簡短的采訪:用JMP實現R
      第2章 R的基礎配置
      2.1 為商務分析設置R的一些選擇
      2.2 下載和安裝R
      2.3 安裝R程序包
      2.4 在R中啟動教程
      2.5 R的數據類型
      2.6 對約翰福克斯——R的Rcmdr GUI的創造者的簡短訪談
      2.7 本章用過的命令小結
      第3章 R界面
      3.1 R統計語言的界面
      3.2 R基礎知識
      3.3 R圖形用戶界面的優點和局限性
      3.4 GUI清單
      3.5 R GUIs總結
      3.6 在其他軟件中使用R
      3.7 R的Web界面
      3.8 訪談:將R用作基於web的應用程序
      3.9 使用R進行雲計算
      3.10 谷歌和R
      3.11 訪談:在谷歌中使用R
      3.12 訪談:在clolJdnumbers.com通過雲計算使用R
      3.13 本章用過的命令小結
      第4章 數據處理
      4.1 分析式數據處理的挑戰
      4.2 較小數據集的讀取方法
      4.3 一些常見的分析任務
      4.4 使用R進行一個簡單的分析
      4.5 比較R圖形用戶界面的數據輸入
      4.6 與數據庫及商業智能繫統一起使用R
      4.7 本章用過的命令小結
      4.8 引文和參考文獻
      4.9 *多的資源
      第5章 探索數據
      5.1 商務指標
      5.2 數據可視化
      5.3 圖示的參數
      5.4 在R中創建圖
      5.5 使用ggplot2畫*好的圖
      5.6 交互式的圖
      5.7 GrapheR:繪制簡單圖的R GUI
      5.8 Deducer:**數據可視化GUI
      5.9 調色板
      5.10 訪談:哈德利威克姆(Hadley wickham),ggplot 2:Elegant Graphics
      for Data Analysis的作者
      5.11 本章用過的命令小結
      第6章 構建回歸模型
      6.1 線性回歸
      6.2 邏輯斯蒂回歸
      6.3 風險模型
      6.4 評分卡
      6.5 在R中構建回歸模型的一些有用的函數
      6.6 使用R Cmdr建立回歸模型
      6.7 回歸模型的其他程序包
      6.8 PMML
      6.9 本章用過的命令小結
      第7章 使用R進行數據挖掘
      7.1 定義
      7.2 RattIe:R中的一個數據挖掘GUI
      7.3 訪談:格雷阨姆威廉姆斯(Graham williams),Data Mining with Rattle
      and R的作者
      7.4 使用R進行文本挖掘分析
      7.5 谷歌預測API
      7.6 數據挖掘者的數據隱私
      7.7 本章用過的命令小結
      第8章 聚類和數據分割
      8.1 什麼時候使用數據分割和聚類
      8.2 R對聚類的支持
      8.3 使用RevoScaleR進行循環分析
      8.4 一個稱為Playwith的GUI
      8.5 使用Rattle進行聚類分析
      8.6 本章用過的命令小結
      第9章 預測和時間序列模型
      9.1 時間序列簡介
      9.2 時間序列和預測方法
      9.3 時間序列模型的種類
      9.4 處理日期一時間數據
      9.5 使用R commander GUI的epack插件
      9.6 本章用過的命令小結
      **0章 數據導出和輸出
      10.1 本章用過的命令小結
      **1章 優化R代碼
      11.1 有效編碼的例子
      11.2 定制R軟件啟動
      11.3 代碼編輯器
      11.4 增強的代碼編輯器的優點
      11.5 訪談:J.J.Allaire,RStudio的創造者
      11.6 Revolution R——一個高效的環境
      11.7 評估代碼效率
      11.8 使用system.time來評估編碼效率
      11.9 使用GUIs學習並*快編寫R代碼
      11.10 並行編程
      11.11 使用硬件解決方案
      11.12 本章用過的命令小結
      **2章 *多的培訓文獻
      12.1 Cran Views
      12.2 閱讀材料
      12.3 R中使用的其他GUIs
      12.4 本章用過的命令小結
      **3章 R應用案例研究
      13.1 使用R進行網絡分析
      13.2 使用R進行社交媒體分析
      13.3 使用R進行RFM分析
      13.4 使用R建立傾向模型
      13.5 使用R建立金融風險模型
      13.6 使用R進行藥物分析
      13.7 分析方面的閱讀文選
      13.8 商務分析師為什麼應該學習R語言
      13.9 分析生涯
      13.10 本章用過的命令小結
      索引
    • 。。。
     
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