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通过本书的学习,读者能够: ·掌握数据挖掘的相关软件包,如dplyr、ggplot2等。 ·学会如何通过数据挖掘标准流程(CRISP-DM)来有效地组织数据挖掘项目。 ·对数据执行数据清理和数据验证操作—为数据挖掘活动准备数据。 ·以数值方式和图形方式分别执行探索性数据分析。 ·开发简单线性回归模型、多元线性回归模型以及逻辑回归模型。 ·应用基本的集成学习技术整合不同数据挖掘模型的结果。 ·对非结构化的PDF文件和文本数据执行文本挖掘及分析。 ·编制有效传达数据分析目标、方法和洞察的报告。
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R语言——迈向大数据之路【加强版】介绍复变函数论与积分变换的基本概念、理论和方法。全书共8章,主要内容包括:复数与复变函数、解析函数、复积分、无穷级数、留数及其应用、保角映射、 R语言是公开分享的免费软件、执行效率高、功能强大,所以被大众广泛接受,而成为应用在Big Data领域最重要的程序语言。 这本书从零基础开始,一步一步教导读者轻松学习**版的R语言,学习本书不需要有统计基础,本书在无形中已灌溉了统计知识给你。本书共19章,内容包含:认识R语言环境,R语言数据类型介绍, R语言函数的使用,程序流程控制,数据输入与输出,数据分析,R语言绘制统计图表等。
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R语言是一个自由、免费、源代码开放的编程语言和环境,它提供了强大的数据分析功能和丰富的数据可视化手段。随着数据科学的快速发展,R语言已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。全书分为3篇共12章,具体内容如下。 第1篇:入门篇(第1章~第3章)。本篇将带领读者逐步走进R语言的世界,帮助读者对R语言形成初步的认识,并学会如何获取和安装R语言,以及如何在需要时获取帮助。然后介绍R语言的一些基础知识,这些知识是灵活应用R语言的必要前提。最后重点介绍R语言函数的使用方法,同时也会涉及一些其他相关内容,如流程控制和R语言环境等。 第2篇:进阶篇(第4章~第11章)。本篇介绍R语言数据管理、数据分析和数据可视化的三大威力,包括通过数据获取、导出、整合和清理等操作将零散的数据整合为可以分析处理的数据集的多种方法;并介
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R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战 李梓昕 编著;李宇春 化学工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度,以案例结构化的方法,在能源化学、能源环境应用工程的基础上,重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨,例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本书分为7章,分别是“R从安装到实战准备”“Python从安装到实战准备”“能源领域的核心金属材料的性能分析”“水质净化工程的ORP数据分析”“能源环境的颗粒物、酸雨指标的数据挖掘”“能源大气的AQI数据可视化实战”及“数据回归拟合预测一体化实战”。《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》是专业性相对较强的科技读物,由于其内容涉及复杂的计算机软件、智能、数据挖掘及可视化
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1.本书的作者具有很好的数学基础,长期在医学院校讲授医学统计学,具有丰富的教学经验;2.在介绍统计方法时,本书没有拘泥于烦琐的细节,让读者很容易看到问题的本质和整体结构,并很快获取重要信息。3.书中配有大量的案例解析和程序示例,每一章都配有练习题,书末附有习题的参考答案。这样安排,既方便教师的教学和学生的学习,也方便了初学者检验自己的学习成果。4.书中示例和习题解答的源程序可以从异步社区下载
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