数据分析与R

信息系统、互联网、移动通信等的快速发展催生 了海量的数据。从数据中分析、挖掘隐藏在其 中的模式、规律等是发挥数据价值的根本途径。采用 有效的工具、方法是分析挖掘数据的基础。R 是一个放、高效的数据分析平台，韩忠明、段大高 著的《数据分析与R》介绍了R的基本功能、数据管理 功能、详细描述了R实现 各种分析图形的方法。本书详细地介绍了数据分析的 整体流程，涵盖了数据获取、数据预处理和 常见的数据分析方法。采用R实现了主流的数据预处 理方法，详细介绍了方差分析、Logistic回 归、聚类和分类以及用于数据分析的EM算法和McMC模 拟，分析了这些技术的基本原理和实现 算法，应用R实现了分析模型与应用过程。本书采用 大量真实数据和案例作为驱动，分析了在实 际问题中如何利用相关技术解决分析问题。 本书既可供从事数据分析、数据挖掘等的研究者 、应用者参考，也可供在市场营销、金融、医疗 等行业从事数据分析的人士参考。
【推荐语】
数据来源多，数据的异构性强，所以数据预处理对分析结果非常重要，在数据预处理时常用的方法有哪些?如何在R中实现这些数据与处理方法?我们将在韩忠明、段大高著的《数据分析与R》揭晓。 数据复杂性高，高维复杂数据快速产生的同时，也带来大量噪声、异常、非规范的数据。高效的数据分析平台和算法是研究复杂数据的基础，本书将阐述如何利用R实现高效的分析算法。 数据分析的展现，现代数据分析要求数据分析结果有直观的展示。数据分析者是专业人员，而数据分析的用户是领域专家和决策者，充分利用各种直观的图表行结果展示是数据分析的重要任务。本书将利用R实现数据分析的直观展示。 多学科的融合，现代数据分析融合了计算机科学、统计学、机器学习等不同领域。Logistic回归，EM算法等将会在数据分析中有广阔用武之地。本书将重研究和实现数据分析中的核心技术以及R实现。 大数据问题。一方面，现代数据分析面临的数据量大、数据复杂性高等问题；另一方面，很多现实问题需要的大量真实数据又难以保证有效获取，所以仿真算法和一些新型模型是解决这个矛盾的一个有效方法。本书将研究和实现MCMC仿真的传统和新算法。