R语言与大数据编程实战

本书是一本R语言入门读物，它旨在帮助读者迅速构建起与数据分析相关的知识体系，并学习如何使用R软件实现数据分析方法。无论有无编程基础或数学基础，本书都能帮助读者成长为一名合格的数据分析师。本书全面介绍了来自统计分析、机器学习、人工智能等领域的多种数据分析算法，在讲解与之相关的R代码时，还讨论了这些算法的原理、优缺点与适用背景。本书按照由易到难的原则组织章节主题，读者将获得*好的阅读体验。通过阅读本书，读者将对R语言在数据分析领域的应用有一个全面的认识。这种认识不被特定行业所局限，任何行业的读者都能利用本书介绍的数据分析方法解决本行业的数据分析问题。全面介绍了来自统计分析、机器学习、人工智能等领域的多种数据分析算法，在讲解与之相关的R代码时，还讨论了这些算法的原理、优缺点与适用背景。本书按照由易到难的原则组织章节主题，读者将获得*好的阅读体验。目?录第1章?R的基本介绍11．1?强大的R11．2?R语言在大数据中的应用21．2．1?R语言用户行为分析21．2．2?R语言处理金融大数据31．2．3?R语言天气数据可视化41．2．4?R语言医疗大数据分析41．3?R的安装与启动51．3．1?安装并启动R61．3．2?安装并启动一个IDE71．4?R的向量、矩阵和数组81．4．1?向量的操作方法和固有属性81．4．2?矩阵的操作和运算101．4．3?数组中的维度函数131．5?R的列表和数据框141．5．1?列表的特性和编辑方法141．5．2?数据框的创建和基本操作171．6?R数据文件的载入和载出191．6．1?结构化纯文本文件的读取和输出191．6．2?其他文件的读取和输出221．7?向R中安装包23第2章?原始数据的探索与预处理262．1?度量数据集的集中程度262．2?度量数据集的分散程度272．2．1?极值、方差和标准差272．2．2?标准误和偏度系数、峰度系数292．3?创建一个数值摘要表302．4?异常值的观测与说明322．4．1?利用箱线图观测异常值并处理322．4．2?异常值检测的其他情况和说明342．5?缺失值的填补与处理352．5．1?删除缺失值或对其进行简单填补362．5．2?按照相关性对空缺值进行填补38第3章?R的数据可视化403．1?plot()函数和常用的图形参数403．1．1?设置plot()函数中的参数403．1．2?修改散点图的坐标并加入标注433．2?经典的基础图形及用途453．2．1?线图453．2．2?直方图493．2．3?箱线图和茎叶图523．3?将图形组合起来553．4?更多的高水平作图函数573．5?更多的常用作图命令59第4章?R中参数的估计和检验624．1?使用R进行点估计和区间估计624．1．1?简单的点估计和区间估计624．1．2?估计单侧置信区间654．2?与正态总体有关的参数检验684．3?列联表与独立性检验714．4?几种检验数据分布的函数724．5?对非正态总体的区间估计和检验754．5．1?非正态总体的区间估计754．5．2?非参数检验中的符号检验764．5．3?非参数检验中的秩检验78第5章?R中的方差分析805．1?方差分析模型的建立805．2?单因素方差