电子信息类新技术丛书：数据分析与R

电子信息类新技术丛书：数据分析与R

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作者: 韩忠明著 , 段大高著

出版社: 北京邮电大学出版社有限公司

出版时间: 2014-08

版次: 1

ISBN: 9787563540648

定价: 38.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 258页

字数: 297千字

正文语种: 简体中文

丛书: 电子信息类新技术丛书

分类: 工程技术

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　　《电子信息类新技术丛书：数据分析与R》介绍信息系统、互联网、移动通信等的快速发展催生了海量的数据。从数据中分析、挖掘隐藏在其中的模式、规律等是发挥数据价值的根本途径。采用有效的工具、方法是分析挖掘数据的基础。R是一个开放、高效的数据分析平台，《电子信息类新技术丛书：数据分析与R》介绍了R的基本功能、数据管理功能、详细描述了R实现各种分析图形的方法。《电子信息类新技术丛书：数据分析与R》详细地介绍了数据分析的整体流程，涵盖了数据获取、数据预处理和常见的数据分析方法。采用R实现了主流的数据预处理方法，详细介绍了方差分析、Logistic回归、聚类和分类以及用于数据分析的EM算法和MCMC模拟，分析了这些技术的基本原理和实现算法，应用R实现了分析模型与应用过程。《电子信息类新技术丛书：数据分析与R》采用大量真实数据和案例作为驱动，分析了在实际问题中如何利用相关技术解决分析问题。第1章数据分析基础
1.1统计基础
1.1.1概率与统计
1.1.2统计量与分布
1.1.3参数估计
1.1.4假设检验
1.2软件与开发工具介绍
1.2.1数据库软件
1.2.2计算软件
1.2.3开发软件

第2章数据预处理
2.1数据获取
2.2数据预处理过程
2.3数据清洗
2.3.1缺失值处理
2.3.2重复值处理
2.4数据集成
2.5数据变换
2.6数据规约

第3章R使用入门
3.1R的获取和安装
3.2R的使用
3.3R的包
3.4R的数据对象与数据操作
3.5R数据的导入与导出
3.6R的条件控制与循环
3.7R数据预处理
3.8R的概率分布

第4章R图形分析
4.1初始化图形
4.1.1图形的建立与保存
4.1.2图形的组合
4.1.3一个实例
4.2高级绘图命令
4.3低级绘图命令
4.4绘图参数
4.4.1颜色
4.4.2文本属性
4.4.3符号和线条
4.4.4标题
4.4.5图例
4.4.6坐标轴
4.5图形库
4.5.1直方图
4.5.2条形图
4.5.3散点图
4.5.4饼图
4.5.5箱线图
4.5.6矩阵图
4.5.7马赛克图
4.5.8热图
4.5.9QQ图
4.5.10平行坐标图

第5章方差分析
5.1方差分析的基本过程
5.1.1单因素方差分析
5.1.2双因素方差分析
5.2方差分析的R实现
5.2.1单因素方差分析R实现
5.2.2双因素方差分析
5.3多因素方差分析的R实现

第6章回归分析
6.1线性回归模型
6.2线性回归模型的统计分析
6.3线性回归分析在R中的实现
6.4Logistic回归原理
6.5Logistic模型的求解
6.6Logistic回归模型的评价和检验
6.7多Logistic回归的分类与应用
6.8逐步Logistic回归分析
6.9Logistic回归的R实践

第7章聚类与分类分析
7.1聚类分析
7.2聚类中的距离度量
7.2.1连续性数值变量的距离度量方法
7.2.2离散型属性变量的距离度量方法
7.2.3R距离度量的实现
7.3层次聚类法
7.3.1凝聚式聚类
7.3.2层次聚类R实现
7.4K-均值聚类
7.5数据分类
7.5.1决策树方法
7.5.2贝叶斯分类
7.5.3SVM方法
7.5.4KNN分类

第8章EM算法和MCMC方法
8.1EM算法
8.1.1初识EM算法
8.1.2EM算法简述
8.1.3经典例题
8.1.4两个重要的定理
8.2MCMC方法
8.2.1初识MCMC方法
8.2.2Metropolis-Hastings方法
8.2.3GibbsSampling方法
内容简介:
　　《电子信息类新技术丛书：数据分析与R》介绍信息系统、互联网、移动通信等的快速发展催生了海量的数据。从数据中分析、挖掘隐藏在其中的模式、规律等是发挥数据价值的根本途径。采用有效的工具、方法是分析挖掘数据的基础。R是一个开放、高效的数据分析平台，《电子信息类新技术丛书：数据分析与R》介绍了R的基本功能、数据管理功能、详细描述了R实现各种分析图形的方法。《电子信息类新技术丛书：数据分析与R》详细地介绍了数据分析的整体流程，涵盖了数据获取、数据预处理和常见的数据分析方法。采用R实现了主流的数据预处理方法，详细介绍了方差分析、Logistic回归、聚类和分类以及用于数据分析的EM算法和MCMC模拟，分析了这些技术的基本原理和实现算法，应用R实现了分析模型与应用过程。《电子信息类新技术丛书：数据分析与R》采用大量真实数据和案例作为驱动，分析了在实际问题中如何利用相关技术解决分析问题。
目录:
第1章数据分析基础
1.1统计基础
1.1.1概率与统计
1.1.2统计量与分布
1.1.3参数估计
1.1.4假设检验
1.2软件与开发工具介绍
1.2.1数据库软件
1.2.2计算软件
1.2.3开发软件

第2章数据预处理
2.1数据获取
2.2数据预处理过程
2.3数据清洗
2.3.1缺失值处理
2.3.2重复值处理
2.4数据集成
2.5数据变换
2.6数据规约

第3章R使用入门
3.1R的获取和安装
3.2R的使用
3.3R的包
3.4R的数据对象与数据操作
3.5R数据的导入与导出
3.6R的条件控制与循环
3.7R数据预处理
3.8R的概率分布

第4章R图形分析
4.1初始化图形
4.1.1图形的建立与保存
4.1.2图形的组合
4.1.3一个实例
4.2高级绘图命令
4.3低级绘图命令
4.4绘图参数
4.4.1颜色
4.4.2文本属性
4.4.3符号和线条
4.4.4标题
4.4.5图例
4.4.6坐标轴
4.5图形库
4.5.1直方图
4.5.2条形图
4.5.3散点图
4.5.4饼图
4.5.5箱线图
4.5.6矩阵图
4.5.7马赛克图
4.5.8热图
4.5.9QQ图
4.5.10平行坐标图

第5章方差分析
5.1方差分析的基本过程
5.1.1单因素方差分析
5.1.2双因素方差分析
5.2方差分析的R实现
5.2.1单因素方差分析R实现
5.2.2双因素方差分析
5.3多因素方差分析的R实现

第6章回归分析
6.1线性回归模型
6.2线性回归模型的统计分析
6.3线性回归分析在R中的实现
6.4Logistic回归原理
6.5Logistic模型的求解
6.6Logistic回归模型的评价和检验
6.7多Logistic回归的分类与应用
6.8逐步Logistic回归分析
6.9Logistic回归的R实践

第7章聚类与分类分析
7.1聚类分析
7.2聚类中的距离度量
7.2.1连续性数值变量的距离度量方法
7.2.2离散型属性变量的距离度量方法
7.2.3R距离度量的实现
7.3层次聚类法
7.3.1凝聚式聚类
7.3.2层次聚类R实现
7.4K-均值聚类
7.5数据分类
7.5.1决策树方法
7.5.2贝叶斯分类
7.5.3SVM方法
7.5.4KNN分类

第8章EM算法和MCMC方法
8.1EM算法
8.1.1初识EM算法
8.1.2EM算法简述
8.1.3经典例题
8.1.4两个重要的定理
8.2MCMC方法
8.2.1初识MCMC方法
8.2.2Metropolis-Hastings方法
8.2.3GibbsSampling方法

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