大数据分析--基于R语言/大数据系列丛书
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浙江嘉兴
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作者(印)塞玛·阿查亚|责编:郭赛|译者:李媚
出版社清华大学
ISBN9787302557326
出版时间2020-08
装帧其他
开本其他
定价89元
货号30964925
上书时间2024-10-13
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商品详情
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导语摘要
人们已经可以对大量的数据进行不同的分析，并未不同的行业运营提供广泛而有用的见解，但目前存在的问题是缺乏针对不同目标的数据分析的支持、工具和技术。R是一种统计和分析语言，它的出现拯救了我们！
目录
第1章 R概述
1.1 概述
1.1.1 R是什么
1.1.2 为什么是R
1.1.3 R相对于其他编程语言的优势
1.2 下载并安装R
1.2.1 下载R
1.2.2 安装R
1.2.3 R的主要文件类型
1.3 集成开发环境和文本编辑器
1.3.1 R Studio
1.3.2 具有StatET插件的Eclipse
1.4 R中软件包的处理
1.4.1 R软件包的安装
1.4.2 准备开始的一些函数
本章小结
关键术语
巩固练习
单项选择题参考答案
第2章 开始使用R
2.1 概述
2.2处理2.2.1 getwd()命令
2.2.2 setwd()命令
2.2.3 dir()函数
2.3 R中的数据类型
2.3.1 强制类型转换
2.3.2 引入变量和ls()函数
2.4 数据探索的一些命令
2.4.1 加载内部数据集
本章小结
关键术语
实战练习
大数据分析——基于R语言第3章 在R中加载及处理数据
3.1 概述
3.2 分析数据处理的挑战
3.2.1 数据格式
3.2.2 数据质量
3.2.3 项目范围
3.2.4 利益方期望的输出结果的管理
3.3 表达式、变量和函数
3.3.1 表达式
3.3.2 逻辑值
3.3.3 日期
3.3.4 变量
3.3.5 函数
3.3.6 处理数据中的文本
3.4 R中缺失值的处理
3.5 利用as操作符改变数据的结构
3.6 向量
3.6.1 顺序向量
内容摘要
这本书主要面向计算机科学和工程专业的本科生。同时，这本书也可供IT专业数据分析师、企业决策人员和业务分析人员参考。
本书由Acharya编著，介绍了R语言作为非稳态
数据分析和可视化工具的强大功能，并向学习者介绍了几种数据挖掘算法和可视化方法。
精彩内容
第3章Chapter3在R中加载及处理数据学习成果通过本章的学习,您将能够:将不同类型的数据存储为向量(vector)、矩阵(matrixe)和列表(list);从csv文件、电子表格(spreadsheet)、Web、
JASON文档和XML中加载数据;处理缺失及无效的数据;在数据上运行R函数(sum()、min()、max()、
rep()、grep()、substr()、strsplit()等);用R访问数据库,如MySQL、PostgreSQL、
SQLlite和JasperDB;创建可视化,以加深对数据的理解。
3.1概述如今,企业应用程序产生了大量的数据。对这些数据进行分析可以得出有用的见解,从而帮助决策者做出更好和更快的决策。本章将介绍R支持的不同的数据类型,如数字、文本、逻辑值、日期等。同时介绍各种R对象,如向量、矩阵、列表、数据集等,以及如何使用R函数sum()、min()、max()、rep()和字符串函数substr()、grep()、strclip()等操作数据。探讨将csv(commaseparatedvalues)文件、电子表格、XML文档、JASON(JavaScriptObjectNotation)文档、Web数据等导入R,以及R与MySQL、PostGreSQL、SQLite等数据库的连接方式。数据分析中存在很多挑战,例如数据并不总是同质的,即数据的来源不同,并且格式也不同。
在保证数据质量的同时会带来若干挑战,利益相关者也
会从各种角度观察数据,并且会产生不同的需求。
3.2分析数据处理的挑战分析数据处理是商业智能的一部分,包括关系数据库、数据仓库、数据挖掘和报告挖掘，这是一种计算机处理技术,可以处理不同类型的业务，如销售、预算、
财务报告、管理报告等,以上这些处理技术都需要大数据技术的支持。
商业分析结合了大数据技术,在商业数据分析过程中出现了不同的挑战。然而,这些挑战大多与数据有关,它们在项目的早期阶段就出现了。
3.2.1数据格式数据是商业分析的主要元素。商业分析使用数据集(setsofdata)存储大量的数据。对研究人员或开发者而言,选择数据格式是分析数据处理中的首要挑战。分析数据处理需要一个完整的数据集,在没有数据集的情况下,开发人员会在进一步的处理中遇到问题。
R是一种文档健全的编程语言,它将数据存储成对象的形式。R有一个非常简单的语法,有助于处理任何类型的数据。R具有许多软件包和功能,如可以处理数据格式类型不同的开放数据库的连接(ODBC),ODBC支持CSV、
MSExcel、SQL等数据格式。
大数据分析——基于R语言第3章在R中加载及处理
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