在线时间 1302 小时 最后登录 2026-4-11 注册时间 2022-2-27 听众数 34 收听数 0 能力 90 分 体力 175770 点 威望 9 点 阅读权限 255 积分 55583 相册 0 日志 0 记录 0 帖子 1837 主题 1208 精华 4 分享 0 好友 35
TA的每日心情 奋斗 2025-12-21 09:15
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[LV.9]以坛为家II
网络挑战赛参赛者
自我介绍 我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
你好!我是陪你一起进阶人生的范老师!愿你成才!助你成长!
- v) c) o' O6 }( D4 Y 大家好!我是数学中国范老师,每年的国赛C题必是数据分析题,而R语言也是很常见的数学分析软件,本书系统地介绍了利用R语言进行数据分析和挖掘的相关技术,采用由浅入深的框架体系:开篇伊始介绍R语言的基础操作,进而介绍回归分析、方差分析等数据分析的方法,以更好地探索数据内部结构,获取数据所包含的信息;更重要的是为后续的数据挖掘提供理论依据;最后介绍典型数据挖掘工具和方法,采用理论基础到算法介绍到案例实战的布局,让读者深刻感知数据挖掘的精髓,在了解算法的同时更好地学以致用。! N0 a6 d6 I! z$ s
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R语言数据分析与挖掘实战手册_程静_中国铁道_2019.6.pdf
(80.69 MB, 下载次数: 0, 售价: 3 点体力)
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) ~* D1 K2 y3 G' t. N 更详细的介绍: P1 T! ]7 P+ M! \& G9 i
本书提供的案例均给出了较为详尽地分析,以满足不同基础的读者的需要。本书适合的读者包括数据分析师、统计专业的本科生、经管类专业的研究生等。' L6 W" l+ x5 ~6 W
随着互联网技术的蓬勃发展,物联网、车联网和云计算等技术的日益成熟,人们的生活环境逐渐由一个数字化的网络体系覆盖。近年来,大数据、机器学习、人工智能等词汇不断出现在大众的视野中,而“数据挖掘”作为实现上述目标的核心利器,不容置疑地成为了数据分析者必须掌握的“关键技术”。
; E8 Q2 O/ a, ]( g- m 然而,直接接触或学习这项“关键技术”都是较为困难的,因为其本身涵盖了数学、统计学、算法编程等不同专业领域的知识,如何克服这种困难,如何在一本书中既讲清必要的理论知识,又能够使读者能够快速上手操作并在操作中学习更多的知识,成为一名数据分析达人,这是本书要解决的。' v7 l. |1 ?0 |2 Y0 Z5 E
本书作者借助于多年的知识积累和实务工作经验,将数据分析和挖掘的各种“干货”浓缩于本书中,其中囊括了大量精美的图表与案例分析,行文深入浅出、图文并茂,将枯燥生硬的理论知识与案例分析相结合,便于读者更快地吸收知识并学以致用。本书抛开深奥的理论化条文,除了必备的基础理论知识介绍外,绝不贪多求全,特别强调实务操作、快速上手,绝不囿于示意与演示,更注重实战展示一-从R语言软件的安装、数据的获取、数据的预处理、数据的探索性分析到回归分析等数据分析的方法,再到常规聚类等典型的数据挖掘工具和方法,随着本书内容的一步步深入,读者将真正体会到数据挖掘的精髓和乐趣所在。9 j( o3 ?3 X, f
本书特色:/ {) o! B3 F, a; @: \8 c" h3 L% Q
1.内容体系由浅入深、详略得当,行文安排适用于不同基础的读者0 y* E3 M# j; [! ~ f! _
本书内容涵盖了软件安装、数据获取、数据预处理、数据的探索性分析等基础内容以帮助基础较为薄弱的初学者尽快入门,而后介绍了数据分析的一些强有力工具,如回归分析、方差分析、主成分分析、因子分析和判别分析等数据分析的方法,最后将所有知识综合起来形成真正的数据挖掘知识体系。本书对基础部分的细节进行详细介绍,对较为高深的理论知识和算法进行了简单的介绍,这种由浅入深、详略得当的行文安排适用于基础不尽相同的读者。8 J8 f! Y6 |1 j0 K/ Q( |
2.内容切实可用,辅以大量实例,便于读者更快地掌握核心技术
7 F: O, f6 c1 g$ Q7 g% ~* D 本书注重实战操作,在基础部分进行详细讲解,如软件安装和数据处理等,均给出了实打实的教程,而在数据分析和挖掘技术的相关章节介绍中均采用了实例分析,案例中的数据方便易得、真实可靠,在案例分析中按照数据挖掘的基本步骤进行,对分析结果进行详细解读,便于读者更好地理解和掌握每一章的核心技术。
( b2 |: t; h& ~. T I5 { 3.将分析结果进行可视化展示,激发读者的阅读兴趣
& Y K0 T. b5 }7 m- o8 Y! X 本书采用较多的可视化展示,从算法介绍到实例分析,尽量采用图片的形式进行解读,以帮助读者从繁琐的文字描述中“解脱”出来,尤其是实例分析部分,将能够进行可视化展示的部分转化成图片形式,并配以简明扼要的文字解说,以便读者更加深刻地理解每一章的内容。需要强调的是,在行业应用中,数据挖掘的结果大多以图片的形式汇总为可视化报告,因此本书的初衷就是建立与行业应用的更多联系。
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