R语言在商务分析中的应用

给大家带来的一篇关于R语言相关的电子书资源，介绍了关于R语言、商务分析方面的内容，本书是由西安交通大学出版社出版，格式为PDF，资源大小40.8 MB，A.奥赫里编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.1。

内容介绍

第1章：为何用R？叙述在商务分析中应用R的原因。在这里一章中，大家讨论挑选R做为分析服务平台而不但是统计分析测算服务平台的缘故，与别的分析手机软件的较为及在商业服务自然环境中应用R的一些一般性的成本费和盈利。它例举了业务流程分析师应当挑选学习培训R的各种各样缘故和别的分析服务平台所沒有的R的特点。R的好处被分为三大类：商务分析、数据发掘和商务智能化/数据数据可视化。

第二章：R的基本构造：叙述怎么设置R分析的基本构造。在这里一章中，大家讨论怎样具体地在根据R的自然环境中设定一个分析自然环境，包含硬件配置、电脑操作系统、附加的手机软件、必需的费用预算及其学习培训和手机软件适用的必须。大家讨论各种各样电脑操作系统、硬件配置挑选及其各种各样根据R的解决方法的服务提供者。內容涉及到R的基础安裝、R的程序包库、R的升级，直至综合型的客户协助和起动R的基础实例教程。

第三章：R页面：依据你的必须应用RAnalytics的方式 。在这里一章中，大家对比较为了各种各样与R分析服务平台互动交流的方法。能够 根据命令、人机交互界面（GUIs）应用R，还可以根据网线端口（包含云计算技术插口）应用。这一章简述了根据GUI方式 的优点和缺点，还较为了九种GUI的特点，包含一个绝对优势和缺点的明细表。这章还讨论了从第三方软件和web插口应用R的方法。最终，详细介绍了一些在亚马逊云上运作R的实用教程。

第四章：数据解决：在R中获得数据。这一章讨论在R中得到数据的不一样方法，包含基础的句子。它专业对于数据库文件的数据，由于商务数据一般全是那样的。这一章展现了客户怎样可以联接到MySQL和Pentaho数据库，它是2个最开始应用的开源系统数据库。一些节着眼于和R一起应用SQLite，并献给商务智能化从业者。大家简短地调查一下Jaspersoft和Pentaho——2个在BI行业领跑的开源系统解决方法，及其他们怎样与R互动交流。这一章在简略提及解决大数据集的附加資源的另外，它也道出了一系列普遍的分析每日任务（大家期待分析师对一切数据必须开展的实际操作），以协助一些人尽快衔接到R。

第五章：探索数据：数据数据可视化中澳掘起的业务流程。这一章讨论在R中应用视觉效果和图型方式探索数据。它叙述了R中基础的图型和一系列高級的图型，能够 非常容易地由一个学习培训R的一般程序猿在很短的時间建立出去。它导入了专业用于开展数据探索的GUI，grapheR和Deducer，还包括对ggplot2创始者哈德利•威克姆（HadleyWickham）的采访。绘图层面包括了编码、非常容易再现的事例和互动交流图例的信息内容。这章致力于为这些关键应用excel表程序流程建立图例的阅读者解开神密的、有时候心惊胆寒的数据数据可视化造型艺术的面具。

第六章：搭建回归模型。回归模型是统计分析的主要业务流程分析制造行业。她们也许由于原有的与业务流程顾客沟通交流的简易性而过多应用回归模型。大家学习培训怎样创建线形和逻辑回归实体模型，科学研究一些风险性实体模型和记分卡，讨论PMML做为实体模型执行的方式 。以便维持这书关心商务分析的目地，这书仅涉及到在R中简单化搭建逻辑斯蒂实体模型步骤的一个简洁明了的案例研究，并沒有详细介绍重归基础理论。

第7章：应用R开展数据发掘。应用R开展数据发掘选用RattleGUI简单化和加快数据模型的全过程。殊不知，它从给阅读者详细介绍信息内容台阶和各种各样数据发掘方式 的定义下手，简短地说，包含：CRISP-DM，SEMMA，和KDD。它还出示与俩位创作者的简洁明了采访的摘抄，这俩位都曾写过应用R开展数据发掘层面的书。文本挖掘、互联网发掘、Google预测分析运用第三方接口也做为独特的状况包括在这章内。

第八章：聚类算法和数据切分。数据切分在这本书中关键涉及到聚类算法分析，大家会讨论多种类型的聚类算法。这里提升聚类算法是由于大数据商务自然环境中针对数据缩小技术性的原有的、日益突出的要求并且数据集的尺寸也在飞快地提高。大家再度依靠RattleGUI，但仍简略讨论了R中的别的用以聚类算法的GUI。对有关RevolutionR在很多数据的聚类算法中的运用出示了一个小实例。

第9章：预测分析和时间序列实体模型。公司应用商务智能来掌握其运营的以往和如今，她们的重中之重是改善对将来的管理决策。时间序列和预测分析很强劲,但在许多公司都无法获得充足运用，这一章对这个问题开展了讨论并出示了一个应用R命令GUI程序包的相对实例。我勤奋使这一章变成一个好用的章节目录，用于协助你的商业服务团体在全部单位中运用目前的前期数据做大量的预测分析。

第10章：数据导出来和輸出。得到分析的数据仅仅工作中的一部分。輸出結果应当以一种可以启迪领导者制订行得通的管理决策的方法来展现。R出示了很多灵便的方法来转化成和置入輸出，这一章都是有详细介绍。

第11章：提升R编码。如今，你早已学会了怎样在商务分析中应用R的作用，下一步是要掌握怎样运用其强劲的协调能力，而不必被吞没在其巨大的能用库文件。这一章讨论方法、随机应变和专用工具，包含应用代码编辑器来协助你更强、迅速地撰写编码。

第12章：大量的学习培训参考文献。这一章针对有兴趣爱好拓展有关R的专业知识和详细掌握R文本文档自然环境的阅读者而言是必需的。

第13章：R运用案例研究。这一章出示了根据各种各样商务运用的编号的案例研究，包含网页页面分析，致力于协助阅读者在他们自己的生产经营自然环境中应用R开展商务分析时寻找一个现有的参考文献。

目录

• 1 为什么要用R
• 1.1 为什么把R划分为一个完整的分析环境
• 1.2 与其他分析程序包相比R的其他优势
• 1.3 R作为统计语言和分析平台的差异
• 1.4 使用R的成本和收益
• 1.5 同时使用SAS和R
• 1.6 简短的采访：用JMP实现R
• 2 R 的基础配置
• 2.1 为商务分析设置R的一些选择
• 2.2 下载和安装R
• 2.3 安装R程序包
• 2.4 在R中启动教程
• 2.5 R的数据类型
• 2.6 对约翰•福克斯——R的Rcmdr GUI的创造者的简短访谈
• 2.7 本章用过的命令小结
• 3 R界面
• 3.1 R统计语言的界面
• 3.2 R基础知识
• 3.3 R图形用户界面的优点和局限性
• 3.4 GUI清单
• 3.5 R GUIs总结
• 3.6 在其他软件中使用R
• 3.7 R的Web界面
• 3.8 访谈：将R用作基于web的应用程序
• 3.9 使用R进行云计算
• 3.10 Google和R
• 3.11 访谈：在谷歌中使用R
• 3.12 访谈：在cloudnumbers.com通过云计算使用R
• 3.13 本章用过的命令小结
• 4 数据处理
• 4.1 分析式数据处理的挑战
• 4.2 较小数据集的读取方法
• 4.3 一些常见的分析任务
• 4.4 使用R进行一个简单的分析
• 4.5 比较R图形用户界面的数据输入
• 4.6 与数据库及商业智能系统一起使用R
• 4.7 本章用过的命令小结
• 4.8 引文和参考文献
• 4.9 更多的资源
• 5 探索数据
• 5.1 商务指标
• 5.2 数据可视化
• 5.3 图示的参数
• 5.4 在R中创建图
• 5.5 使用ggplot2画更好的图
• 5.6 交互式的图
• 5.7 GrapheR：绘制简单图的R GUI
• 5.8 Deducer：高级数据可视化GUI
• 5.9 调色板
• 5.10 访谈：哈德利•威克姆（Hadley Wickham），ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis的作者
• 5.11 本章用过的命令小结
• 6 构建回归模型
• 6.1 线性回归
• 6.2 逻辑斯蒂回归
• 6.3 风险模型
• 6.4 评分卡
• 6.5 在R中构建回归模型的一些有用的函数
• 6.6 使用R Cmdr建立回归模型
• 6.7 回归模型的其他程序包
• 6.8 PMML
• 6.9 本章用过的命令小结
• 7 使用R进行数据挖掘
• 7.1 定义
• 7.2 Rattle：R中的一个数据挖掘GUI
• 7.3 访谈：格雷厄姆•威廉姆斯（Graham Williams），Data Mining with Rattle and R的作者
• 7.4 使用R进行文本挖掘分析
• 7.5 谷歌预测API
• 7.6 数据挖掘者的数据隐私
• 7.7 本章用过的命令小结
• 8 聚类和数据分割
• 8.1 什么时候使用数据分割和聚类
• 8.2 R对聚类的支持
• 8.3 使用RevoScaleR进行循环分析
• 8.4 一个称为Playwith的GUI
• 8.5 使用Rattle进行聚类分析
• 8.6 本章用过的命令小结
• 9 预测和时间序列模型
• 9.1 时间序列简介
• 9.2 时间序列和预测方法
• 9.3 时间序列模型的种类
• 9.4 处理日期-时间数据
• 9.5 使用R commander GUI的epack插件
• 9.6 本章用过的命令小结
• 10 数据导出和输出
• 10.1 本章用过的命令小结
• 11 优化R代码
• 11.1 有效编码的例子
• 11.2 定制R软件启动
• 11.3 代码编辑器
• 11.4 增强的代码编辑器的优点
• 11.5 访谈：J.J. Allaire，RStudio的创造者
• 11.6 Revolution R——一个高效的环境
• 11.7 评估代码效率
• 11.8 使用system.time来评估编码效率
• 11.9 使用GUIs学习并更快编写R代码
• 11.10 并行编程
• 11.11 使用硬件解决方案
• 11.12 本章用过的命令小结
• 12 更多的培训文献
• 12.1 Cran Views
• 12.2 阅读材料
• 12.3 R中使用的其他GUIs
• 12.4 本章用过的命令小结
• 13 R应用案例研究
• 13.1 使用R进行网络分析
• 13.2 使用R进行社交媒体分析
• 13.3 使用R进行RFM分析
• 13.4 使用R建立倾向模型
• 13.5 使用R建立金融风险模型
• 13.6 使用R进行药物分析
• 13.7 分析方面的阅读文选
• 13.8 商务分析师为什么应该学习R语言
• 13.9 分析生涯
• 13.10 本章用过的命令小结
• 索引

学习笔记

r语言和python的详细对比

r语言和python的对比，两者各有千秋，究竟要学哪一个，可根据自己的实际需求来作出选择，当然，最好是两者都学。 相关推荐：《python视频》 01 开发目的 R语言 R是由统计学家开发的，它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里，有非常多统计学的原理和知识。 如果你具备一些统计背景，R会令你使用各类model和复杂的公式时更加愉悦有爽感，因为你总能找到对应的package，并且几行代码就可以调用搞定。 Python Python的创始人初衷，是为非专业程序员设计的一种开放型的语言。优雅，明确，简单，是它的标签。因此，总有人高唱「人生苦短，我用Python」。 数据分析、网……

r语言处理数据比python慢吗

什么是R语言? R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R)，现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。（推荐学习：Python视频教程） R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。 R的功能能够通过由……

R语言 vs Python对比：数据分析哪家强？

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r语言和python什么意思

R语言 1、R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统。R内含了许多实用的统计分析及作图参数。作图参数能将产生的展示在一个独立的窗口中。并能将之保存为各种形式的文件（jpg,png,bmp,ps,pdf,emf,pictex,xfig），具体形式取决于操作系统。统计分析的结果也能被直接显示出来，一些中间（如P-值，回归系统，残差等）既可保存到专门的文件中，也可以直接用作进一步的分析 2、在R语言中，使用者可以使用循环语句来连续分析多个数据集，也可将多个不同的统计函数结合在一个语句中执行更复杂的分析。R使用者还可以借鉴网上提供的用S编写的大量程序，而且大多数都能被R直接调用。 python语言 P……

Python与R语言的简要对比

数据挖掘技术日趋成熟和复杂，随着互联网发展以及大批海量数据的到来，之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求，依据美国对数据科学家（data scientist）的要求，想成为一名真正的数据科学家，编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件；目前很多从事数据挖掘工作的人，大多都是出身非计算机专业，本身对编程基础比较低，所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的，好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。 目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有：Java、C++、C、Python、R等等 R语言作为统计界第一语言（软件），很多时候……

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