R语言的资料採矿导引：大数据时代的资料分析(附绿色范例档) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024

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近数年各行各业的发展都朝网路及大数据靠拢，他们需要懂得网路运作的法政人才、了解数据分析的销售人才、擅长数位技术的金融人才、孰悉资讯技术的医疗人才、深谙资料处理及分析的文学人才。过去，想要跨足资讯领域很困难，因为门槛很高（无论是软硬体的需求都很昂贵而且学习困难），所以资讯科班出身的人才很吃香，但未来人才的竞争力来自于跨领域的能力，光靠资讯技术难以满足创新时代的要求，反而是那些具备理工、法商、文史、生医等专业而又懂得资料处理者才是时代的宠儿。因为现代资讯领域的门槛已大幅降低，金费及时间已不是问题，只要您愿意突破心理障碍，大胆跨入新领域，就会有惊人的收获。本书旨在协助您跨足新领域、展开新视界，让您成为高人一等的Data Analyst数据分析师，或Big Data Engineer大数据工程师。

　　由于网路交易的频繁及政府资料库的开放，资料的产出如海水般涌入，资料的取得及保存也「易于往昔」，故如何运用电脑从中挖掘有用的资讯，以提高决策品质，才是今日各界需要面对的重点，但是怎么挖？用甚么工具挖？

　　资料採矿涉及许多不同的演算方法，如果不能了解其演算原理，就会陷入「知其然而不知其所以然」的盲点，甚或误用採矿方法。坊间有关资料採矿的书籍很多，但多欠缺深入的解说，只是重点翻译或是规则重述，没有作者自己的思维（消化咀嚼之后的表述），以致读者阅读之后仍是一头雾水，这类书籍充其量只能作为授课大纲，而无助于问题之解决。

　　本书分为10章，第1章说明R语言的用法，第2～8章为关联分析、丛集分析、分类分析、资料包络分析、决策树、随机森林等各种演算方法的深入剖析，第9章引领读者进入「类神经网路及人工智慧」的殿堂，最后一章则为R语言之大数据处理。本书不但说明如何使用R语言的套件来进行资料採矿，更从不同角度阐述这些採矿模型（演算法）的原理，并以浅显易懂的范例让读者了解其成因及产出，例如关联分析之强度指标、贝氏分类的机率计算、阶层分群之演算步骤、剪影系数的计算解析、决策树之建构程序、随机森林之节点路径、类神经网路的权值修正等，只要读者愿意投入些许时间，必能豁然开朗、明其堂奥。
 

Chapter 1　R语言及其扩展包之使用
01-1　R语言及RStudio之安装与更新
01-2　RStudio之使用简介
01-3　如何建立R Script程式档
01-4　R语言之物件简介
01-5　如何使用R语言之扩展包
 
Chapter 2　关联分析
02-1　何谓关联规则
02-2　如何运用关联规则
02-3　使用arules扩展包进行关联分析
02-4　使用arulesViz扩展包绘制关联分析图
 
Chapter 3　丛集分析
03-1　何谓丛集分析
03-2　丛集分析之各类演算法
03-3　使用stats扩展包进行Kmean演算
03-4　使用cluster扩展包进行Kmedoids演算
03-5　使用fpc扩展包进行DBSCAN演算
03-6　使用stats扩展包进行HC演算
 
Chapter 4　回归分析
04-1　回归分析的意义及功能
04-2　如何使用Excel进行回归分析
04-3　如何解读回归分析的结果
04-4　如何运用回归方程式
04-5　如何进行多元回归分析
04-6　如何进行非计量变数的回归分析
04-7　如何处理多变量回归分析的共线问题
04-8　如何使用R语言进行简单回归分析
04-9　如何将R语言分析结果汇出为Excel档
04-10　R语言之多元回归分析及3D立体图绘制
04-11　R语言之非计量变数的回归分析

Chapter 5　分类分析
05-1　单纯贝氏分类演算法
05-2　k最近邻分类演算法
05-3　线性判别分析
05-4　各种分类演算法的比较
 
Chapter 6　决策树
06-1　决策树之结构
06-2　决策树之建构
06-3　如何选择决策树的切割点
06-4　使用R语言建立决策树
 
Chapter 7　资料包络分析
07-1　资料包络分析之功能概述
07-2　资料包络分析模式之解析
07-3　使用R扩展包执行DEA基本演算
07-4　使用R扩展包执行交叉效率分析
07-5　使用R扩展包执行超级效率分析
07-6　使用R扩展包执行成本效率分析
07-7　使用R扩展包执行跨期效率分析
07-8　其他免费DEA工具
 
Chapter 8　随机森林
08-1　随机森林的基本概念
08-2　随机森林的演算步骤
08-3　使用R语言进行随机森林演算
08-4　取出随机森林演算结果的资讯
08-5　随机森林之绘图及路径之建构
08-6　解释变数最适量之寻找方法
 
Chapter 9　类神经网路及人工智慧
09-1　人工智慧的关键技术
09-2　类神经网路的基本概念
09-3　类神经网路演算说明
09-4　使用nnet扩展包进行类神经网路演算
09-5　使用neuralnet扩展包进行类神经网路演算
09-6　使用RSNNS扩展包进行类神经网路演算数及重复学习次数
09-7　类神经网路之影像辨识范例
09-8　使用MXNet进行CNN卷积神经网路演算
 
Chapter 10　R的大数据处理
10-1　使用平行处理及编译，缩短处理时间
10-2　使用记忆体管理扩展包，扩大运用空间
10-3　透过瘦身减重及资料抽样，增进处理绩效
10-4　搭配Oracle Database进行资料採矿
10-5　搭配SQL Server进行资料採矿
10-6　大数据的来源
 
附录A　如何使用本书随附之范例档
 
附录B　程式档清单
 
附录C　资料档清单
 
附录D　解释档清单
 
附录E　如何将资料汇入SQL Serve
 
附录F　如何使用ODBC连结Oracle
 
附录G　如何使用SQL Developer上传资料表
 
附录H　基本函数使用说明线连接
 
 

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