在未來，容易上手的程序語言與免費的教材隻會越來越普及，唯有不錯的資料素養和決策分析能力，纔能真正讓你出類撥萃！◎內行引入門→本書作者實力雄厚，擁有多年教學經驗，更是R語言中文版的編譯者。◎功力就大增→解析型企業、時間序列、決策樹、隨機森林等十個大數據核心講題幫你全方位大提升！◎思維超展開→程序語言專業講解與發人省思的分析探討同步幫你掌握關鍵。◎展望大未來→每講皆以國際化的大數據時事開頭，引發學習興趣，增進視野高度！

●第1講分析型企業的概念001
大數據有大用007
數據分析過程涉及的兩個大數據環境009
算法的概念013
數據分析之信息概論017
測量的哲學——自我學習之路030
本書內容安排032
第2講統計分布的數字特征037
統計圖040
平均值041
四分位距043
標準差045
偏度047
峰度049
分析大數據時需要注意的問題051
商業模式的數字挑戰052
第3講時間序列053
時間序列的概念057
時間序列的特點057
時間序列分析之低頻分析059
時間序列的分類分析061
時間序列分析之日高頻分析069
分類分析072
時間序列分析之日內高頻分析077
分析大數據時需要注意的問題080
預測失靈081
第4講期望值與信賴區間083
期望的概念087
簡單的統計原理087
R Commander項目實戰096
殘差診斷103
R語言程序實戰113
分析大數據時需要注意的問題117
基於區塊鏈的決策思考120
第選擇模型與Logistic模型123
R Commander項目實戰131
R語言程序實戰137
分析大數據時需要注意的問題142
大數據的經濟預測144
第6講主成分分析147
主成分分析的概念150
R Commander項目實戰153
R語言程序實戰168
分析大數據時需要注意的問題173
都是預測惹的禍174
第7講聚類分析177
聚類分析的基本概念180
R Commander項目實戰184
R語言程序實戰196
分析大數據時需要注意的問題203
平臺經濟的數據決策204
第8講決策樹207
決策樹的概念210
決策樹的分類原理210
R Commander項目實戰213
R語言程序實戰222
分析大數據時需要注意的問題230
當數據變成噪聲232
第9講隨機森林235
隨機森林的概念238
隨機森林的特點239
R Commander項目實戰239
R語言程序實戰248
分析大數據時需要注意的問題250
都是隨機惹的禍251
第10講購物車分析253
購物車分析的概念256
關聯分析的原理256
R Commander項目實戰258
R語言程序實戰263
分析大數據時需要注意的問題278
數據產品化——大數據決策的最後一段路280
附錄A關於R語言的安裝283
R語言簡介及安裝284
R Commander簡介291
安裝R Commander292
附錄B rattle包的安裝295
加載外部數據298
加載R語言內置數據301
附錄C數據文件的讀取和MySQL數據庫的使用303
數據的讀取304
使用數據庫讀取數據317
常用的數據處理函數321
數據計算函數apply()家族322

我分類故我在！大數據也要大思維！思維革新比數據技術更重要！在商業分析和商業智慧的場景下，人們需要的是建構大數據，而不是從巨量資料當中“大海撈針”。如果隻是把資料變多，認知學習能力的維度卻沒有變高，接下來會如何？從少量數據都學習不到的價值，大數據隻會讓它更遙不可及。大數據時代來臨，獲取數據和信息的技術越發精進，每天產生的數據量也越來越龐大，該如何發揮龐大信息的影響力呢？未來，容易上手的程序語言與免費的教材隻會越來越普及，唯有不錯的資料素養和決策分析能力纔能真正讓你出類撥萃！本書內容豐富，從多個角度切入，探討大數據所推薦的工具，例如R Commander、決策樹、隨機森林與R語言強大的視覺化功能。除了概念解析之外，作者更逐行解析專業程序語言，再加碼實際操作與應用功能說明。本書非常適合作為R語言的基礎自學書。

何宗武 著