具体描述
运用各种资料分析套件和统计模型, 解决大数据时代所会遇到的各种难题
R 语言是公认处理大数据的最佳利器, 不只免费、语法简单、直觉, 还具备数千个功能强大的延伸套件, 更让 R 语言深入各种不同的应用领域。本书由国际知名的资料分析专家执笔, 作者具备丰富的 R 语言教学经验, 从中筛选出 R 的基本功能和最新、最好用的套件, 并以各种资料集案例, 具体展现资料分析成果。
对于有心跨足资料科学、数据分析、量化交易、人工智慧、机器学习等领域的读者, 只会 R 语言的语法自然是不够的。我们将带您运用各种资料分析套件和统计模型, 解决大数据时代所会遇到的各种难题, 包括：向量运算、文字探勘、资料视觉化、趋势预测、资料建模, 以及各种分析结果的输出、引用与动态呈现等, 全面掌握 R 语言的各种技巧。
本书特色
●向量运算：全向量化的资料结构, 包括：vector、factor vector、data.frame、list、matrix、array 等
●文字探勘：各类资料汇入读取、抽取字串、表格转换与合併、资料聚合、资料正规化、网路爬虫
●资料视觉化：最吸睛的 ggplot2 套件图表绘制技巧, 并利用 Shiny 套件产生网页互动展示仪表板
●机率统计：快速领略统计学核心应用, 抽样分佈、假设检定、变异数分析、资料分群
●趋势预测：展现大数据威力的强力工具, 线性回归、广义线性模型、非线性模型、时间序列与自相关性
●资料建模：机器学习的基础, 利用 Caret 评断资料模型配适度, 建立资料测试与训练机制, 透过交叉验证和参数挑选建立最佳模式
●进阶应用：资料分析师必学的套件包装与发佈、报表/投影片制作、制式化文件输出等
R 语言是公认处理大数据的最佳利器, 不只免费、语法简单、直觉, 还具备数千个功能强大的延伸套件, 更让 R 语言深入各种不同的应用领域。本书由国际知名的资料分析专家执笔, 作者具备丰富的 R 语言教学经验, 从中筛选出 R 的基本功能和最新、最好用的套件, 并以各种资料集案例, 具体展现资料分析成果。
对于有心跨足资料科学、数据分析、量化交易、人工智慧、机器学习等领域的读者, 只会 R 语言的语法自然是不够的。我们将带您运用各种资料分析套件和统计模型, 解决大数据时代所会遇到的各种难题, 包括：向量运算、文字探勘、资料视觉化、趋势预测、资料建模, 以及各种分析结果的输出、引用与动态呈现等, 全面掌握 R 语言的各种技巧。
本书特色
●向量运算：全向量化的资料结构, 包括：vector、factor vector、data.frame、list、matrix、array 等
●文字探勘：各类资料汇入读取、抽取字串、表格转换与合併、资料聚合、资料正规化、网路爬虫
●资料视觉化：最吸睛的 ggplot2 套件图表绘制技巧, 并利用 Shiny 套件产生网页互动展示仪表板
●机率统计：快速领略统计学核心应用, 抽样分佈、假设检定、变异数分析、资料分群
●趋势预测：展现大数据威力的强力工具, 线性回归、广义线性模型、非线性模型、时间序列与自相关性
●资料建模：机器学习的基础, 利用 Caret 评断资料模型配适度, 建立资料测试与训练机制, 透过交叉验证和参数挑选建立最佳模式
●进阶应用：资料分析师必学的套件包装与发佈、报表/投影片制作、制式化文件输出等
著者信息
作者简介
Jared P. Lander
其专长为资料管理、多阶层模型、机器学习、广义线性模型、视觉化图表与统计计算，目前是 Lander Analytics 的创始人兼行政总裁，该公司是纽约市的企管顾问公司。作者也是纽约市开源码大会的主办人，且是哥伦比亚大学统计系兼任教授。
Jared P. Lander 在哥伦比亚大学取得统计硕士，也曾在许多不同的机构任职过，包括关于政治、科技、筹款、音乐、金融、健保和人道救援的工作，在学术研究和业界皆有丰富经验。
Jared P. Lander
其专长为资料管理、多阶层模型、机器学习、广义线性模型、视觉化图表与统计计算，目前是 Lander Analytics 的创始人兼行政总裁，该公司是纽约市的企管顾问公司。作者也是纽约市开源码大会的主办人，且是哥伦比亚大学统计系兼任教授。
Jared P. Lander 在哥伦比亚大学取得统计硕士，也曾在许多不同的机构任职过，包括关于政治、科技、筹款、音乐、金融、健保和人道救援的工作，在学术研究和业界皆有丰富经验。
图书目录
01 R 语言的下载与安装
02 R 的操作环境简介
03 R 语言的套件
04 R 语言基础
05 进阶资料结构
06 读取各类资料
07 统计绘图
08 建立 R 函数
09 流程控制
10 回圈 — 迭代元素的传统作法
11 群组资料操作
12 更有效率的群组操作 – 使用 dplyr
13 使用 purrr 迭代的做法
14 资料整理
15 Tidyverse 下的资料整理
16 字串处理
17 机率分佈
18 基本统计分析
19 线性模型
20 广义线性模型
21 模型诊断
22 正规化和压缩方法
23 非线性模型
24 时间序列与自相关性
25 资料分群
26 模型配适 - 使用 Caret 套件
27 用 Knitr 套件将分析结果转制成报表
28 用 Rmarkdown 制作富文本
29 用 Shinny 套件建立互动资讯看板
30 章 建立 R 套件
附录 A R 语言参考资源
附录 B 名词解释
02 R 的操作环境简介
03 R 语言的套件
04 R 语言基础
05 进阶资料结构
06 读取各类资料
07 统计绘图
08 建立 R 函数
09 流程控制
10 回圈 — 迭代元素的传统作法
11 群组资料操作
12 更有效率的群组操作 – 使用 dplyr
13 使用 purrr 迭代的做法
14 资料整理
15 Tidyverse 下的资料整理
16 字串处理
17 机率分佈
18 基本统计分析
19 线性模型
20 广义线性模型
21 模型诊断
22 正规化和压缩方法
23 非线性模型
24 时间序列与自相关性
25 资料分群
26 模型配适 - 使用 Caret 套件
27 用 Knitr 套件将分析结果转制成报表
28 用 Rmarkdown 制作富文本
29 用 Shinny 套件建立互动资讯看板
30 章 建立 R 套件
附录 A R 语言参考资源
附录 B 名词解释
图书序言
图书试读
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