大数据分析：R语言实现（影印版）

图书标准信息

• 作者 Simon Walkow
• 出版社 东南大学出版社
• 出版时间 2017-11
• 版次 1
• ISBN 9787564173616
• 定价 94.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 489页
• 字数 0.62千字

【内容简介】

数据挖掘技术是当下大数据时代*关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，本书重点讲述了R的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解R的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用R进行数据挖掘的技巧。

【作者简介】

imonwalkowiak，acognitiveneurocientitandamanagingdirectorofmindprojectltdabigda

【目录】

preface
chapter 1：the era of big data
big data - the monster re-defined
big data toolbox - dealing with the giant
hadoop - the elephant in the room
databases
hadoop spark-ed up
r- the unsung big data hero
summary
chapter 2：introduction to r programming language and statistical environment
learning r
revisiting r basics
getting r and rstudio ready
setting the urls to r reitories
r data structures
vectors
scalars
matrices
arrays
data frames
lists
exporting r data objects
applied data science with r
importing data from different formats
exploratory data analysis
data aggregations and contingency tables
hypothesis testing and statistical inference
tests of differences
independent t-test example （with power and effect size estimates）
anova example
tests of relationshi
an example of pearsons r correlations
multiple regression example
data visualization packages
summary
chapter 3：unleashing the power of r from within
traditional limitations of r
out-of-memory data
processing speed
to the memory limits and beyond
data transformations and aggregations with the ff and ffbase packages
generalized linear models with the ff and ffbase packages
logistic regression example with ffbase and biglm
expan memory with the bigmemory package
parallel r
from bigmemory to faster putations
an apply（） example with the big．matrix object
a for（） loop example with the ffdf object
using apply（） and for（） loop examples on a data．frame
a parallel package example
a foreach package example
the future of parallel processing in r
utilizing graphics processing units with r
multi-threa with microsoft r open distribution
parallel machine learning with h20 and r
boosting r performance with the data．table package and other tools
fast data import and manipulation with the data．table package
data import with data．table
lightning-fast subsets and aggregations on data．table
chaining， more plex aggregations， and pivot tables with data．table
writing better r code
summary
chapter 4：hadoop and mapreduce framework for r
hadoop architecture
hadoop distributed file system
mapreduce framework
a simple mapreduce word count example
other hadoop native tools
learning hadoop
a single-node hadoop in cloud
deploying hortonworks sandbox on azure
a word count example in hadoop using java
a word count example in hadoop using the r language
rstudio server on a linux redhat/centos virtual machine
installing and configuring rhadoop packages
hdfs management and mapreduce in r - a word count example
hdinsight - a multi-node hadoop cluster on azure
creating your first hdinsight cluster
creating a new resource group
deploying a virtual work
creating a work security group
setting up and configuring an hdinsight cluster
starting the cluster and exploring ambari
connecting to the hdinsight cluster and installing rstudio server
ad a new inbound security rule for port 8787
editing the virtual works public ip address for the head node
smart energy meter reas analysis example - using r on hdinsight cluster
summary
chapter 5：r with relational database management systems （rdbmss）
relational database management systems （rdbmss）
a short overview of used rdbmss
structured query language （sql）
sqlite with r
preparing and importing data into a local sqlite database
connecting to sqlite from rstudio
mariadb with r on a  ec2 instance
preparing the ec2 instance and rstudio server for use
preparing mariadb and data for use
working with mariadb from rstudio
tgresql with r on  rds
launching an  rds database instance
preparing and uploa data to  rds
remotely querying tgresql on  rds from rstudio
summary
chapter 6：r with non-relational （nosql） databases
introduction to nosql databases
review of lea non-relational databases
monb with r
introduction to monb
monb data models
installing monb with r on  ec2
processing big data using monb with r
importing data into monb and basic monb mands
monb with r using the rmonb package
monb with r using the rmongo package
monb with r using the mongolite package
hbase with r
azure hdinsight with hbase and rstudio server
importing the data to hdfs and hbase
rea and querying hbase using the rhbase package
summary
chapter 7：faster than hadoop - spark with r
spark for big data analytics
spark with r on a multi-node hdinsight cluster
launching hdinsight with spark and r/rstudio
rea the data into hdfs and hive
getting the data into hdfs
importing data from hdfs to hive
bay area bike share analysis using sparkr
summary
chapter 8：machine learning methods for big data in r
what is machine learning？
supervised and unsupervised machine learning methods
classification and clustering algorithms
machine learning methods with r
big data machine learning tools
glm example with spark and r on the hdinsight cluster
preparing the spark cluster and rea the data from hdfs
logistic regression in spark with r
naive bayes with h20 on hadoop with r
running an h2o instance on hadoop with r
rea and exploring the data in h2o
naive bayes on h2o with r
neural works with h2o on hadoop with r
how do neural works work？
running deep learning models on h20
summary
chapter 9：the future of r - big， fast， and smart data
the current state of big data analytics with r
out-of-memory data on a single machine
faster data processing with r
hadoop with r
spark with r
r with databases
machine learning with r
the future of r
big data
fast data
smart data
where to go next
summary
index