123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)從解決工作實(shí)際問(wèn)題出發(fā)，提煉并總結(jié)工作中R 語(yǔ)言常用的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)方法與技巧。本書(shū)力求通俗易懂地介紹相關(guān)知識(shí)，在不影響學(xué)習(xí)和理解的前提下，盡可能地避免使用晦澀難懂的R 語(yǔ)言編程、統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)或模型公式。如果讀者需要了解相關(guān)的知識(shí)，可查閱相關(guān)的圖書(shū)或資料。本書(shū)的定位是帶領(lǐng)R 語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析初學(xué)者入門(mén)，并解決在學(xué)習(xí)、工作中使用R 語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的大部分問(wèn)題或需求。如果讀者在入門(mén)后還需要進(jìn)一步學(xué)習(xí)，可自行擴(kuò)展閱讀相關(guān)圖書(shū)或資料，因?yàn)閷W(xué)習(xí)是永無(wú)止境的，正所謂“師傅領(lǐng)進(jìn)門(mén)，修行在個(gè)人”。

作者簡(jiǎn)介

　　方小敏，“數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)”公眾號(hào)主理人，資深機(jī)器學(xué)習(xí)工程師；曾服務(wù)于BAT等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，熟練掌握Python、R、Spark、Hive、TensorFlow等工具進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。齊德勝，“玩轉(zhuǎn)Python數(shù)據(jù)”公眾號(hào)主理人，資深商業(yè)智能工程師，略懂Python、R、SQL等。張文霖，新浪博客“小蚊子數(shù)據(jù)分析”博主，資深數(shù)據(jù)分析師，曾服務(wù)于國(guó)內(nèi)知名市場(chǎng)研究公司、中國(guó)移動(dòng)等公司，具有多年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。

圖書(shū)目錄

第1 章數(shù)據(jù)分析概況
1.1 數(shù)據(jù)分析的定義（What）
1.2 數(shù)據(jù)分析的作用（Why）
1.3 數(shù)據(jù)分析的步驟（How）
1.3.1 明確分析目的和思路
1.3.2 數(shù)據(jù)收集
1.3.3 數(shù)據(jù)處理
1.3.4 數(shù)據(jù)分析
1.3.5 數(shù)據(jù)展現(xiàn)
1.3.6 報(bào)告撰寫(xiě)
1.4 數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)
1.5 常用的數(shù)據(jù)分析工具
1.5.1 Excel
1.5.2 SPSS
1.5.3 Python
1.5.4 R 語(yǔ)言

第2 章 R 語(yǔ)言概況
2.1 R 語(yǔ)言簡(jiǎn)介
2.2 R 語(yǔ)言的特點(diǎn)
2.3 R 語(yǔ)言包
2.3.1 函數(shù)
2.3.2 包
2.4 R 語(yǔ)言的使用場(chǎng)景
2.5 RStudio 簡(jiǎn)介
2.6 R 軟件和RStudio 的下載與安裝
2.6.1 下載R 軟件
2.6.2 安裝R 軟件
2.6.3 下載RStudio
2.6.4 安裝RStudio
2.7 RStudio 的使用
2.7.1 RStudio 界面簡(jiǎn)介
2.7.2 項(xiàng)目管理
2.7.3 新建R 代碼文件
2.7.4 代碼提示
2.7.5 變量瀏覽
2.7.6 圖形繪制
2.7.7 幫助文檔

第3 章編程基礎(chǔ)
3.1 數(shù)據(jù)類型8
3.1.1 數(shù)值型
3.1.2 字符型
3.1.3 邏輯型
3.2 賦值和變量
3.2.1 賦值和變量
3.2.2 變量命名規(guī)則
3.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.3.1 向量
3.3.2 因子9
3.3.3 數(shù)據(jù)框
3.3.4 列表
3.3.5 四種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的區(qū)別
3.4 向量化運(yùn)算
3.5 for 循環(huán)
3.6 R 語(yǔ)言編程注意事項(xiàng)

第4 章數(shù)據(jù)處理
4.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出
4.1.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入7
4.1.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
4.2 數(shù)據(jù)清洗
4.2.1 數(shù)據(jù)排序
4.2.2 重復(fù)數(shù)據(jù)處理
4.2.3 缺失數(shù)據(jù)處理
4.2.4 空格數(shù)據(jù)處理
4.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4.3.1 數(shù)值轉(zhuǎn)字符
4.3.2 字符轉(zhuǎn)數(shù)值
4.3.3 字符轉(zhuǎn)時(shí)間
4.4 數(shù)據(jù)抽取
4.4.1 字段拆分
4.4.2 記錄抽取
4.4.3 隨機(jī)抽樣
4.5 數(shù)據(jù)合并
4.5.1 記錄合并
4.5.2 字段合并
4.5.3 字段匹配
4.6 數(shù)據(jù)計(jì)算
4.6.1 簡(jiǎn)單計(jì)算
4.6.2 時(shí)間計(jì)算
4.6.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
4.6.4 數(shù)據(jù)分組

第5 章數(shù)據(jù)分析
5.1 對(duì)比分析
5.2 基本統(tǒng)計(jì)分析
5.3 分組分析
5.4 結(jié)構(gòu)分析
5.5 分布分析
5.6 交叉分析
5.7 RFM 分析
5.8 矩陣分析
5.9 相關(guān)分析
5.10 回歸分析
5.10.1 回歸分析簡(jiǎn)介
5.10.2 簡(jiǎn)單線性回歸分析
5.10.3 多重線性回歸分析

第6 章數(shù)據(jù)可視化
6.1 數(shù)據(jù)可視化簡(jiǎn)介
6.1.1 什么是數(shù)據(jù)可視化
6.1.2 數(shù)據(jù)可視化常用圖表
6.1.3 通過(guò)關(guān)系選擇圖表
6.2 散點(diǎn)圖
6.3 矩陣圖
6.4 折線圖
6.5 餅圖
6.6 柱形圖
6.7 條形圖