《R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例》—— 2.4 通过ODBC导入与导出数据

2.4 通过ODBC导入与导出数据

RODBC包提供了ODBC数据库的连接[Ripley and from 1999 to Oct 2002 Michael Lapsley,2012]。

2.4.1 从数据库中读取数据

下面是一个从ODBC数据库读取数据的例子。函数odbcConnect()建立了一个数据库连接,函数sqlQuery()向数据库发送一个SQL查询,而函数odbcClose()关闭数据库连接。

此外,函数sqlSave()和sqlUpdate()用于写入或更新一个ODBC数据库表。

2.4.2 从Excel文件中导入与导出数据

下面是将数据写入Excel文件与从Excel文件中读取数据的例子。

需要注意的是,将数据写入Excel文件时,最大的行数限制为65 536。

时间: 2024-10-29 09:32:50

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《R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例》—— 导读

前言 数据挖掘自产生以来就是以分析数据.理解数据的实际需求为推动力的,其研究发展也逐步渗透到工业.农业.医疗卫生和商业的实际需求当中.R语言是在S语言的基础上逐步衍生出来的致力于数据统计分析与制图的语言.目前开源软件R也成为了世界上最流行的数据分析和处理工具之一,在学术研究和商业应用中都得到了广大数据分析者的青睐. 本书不是一本入门指导书,没有详细介绍数据挖掘技术的概念和理论,也没有介绍R语言的语言环境和语法规则,每一章节都结合具体例子详细介绍了R语言在数据挖掘的数据分析中的使用,实用性强.本书

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《R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例》—— 第1章 简  介

第1章 简 介 本书主要介绍使用R工具进行数据挖掘,将给出在R中实现数据挖掘功能的许多例子,以及3个真实应用场景的案例.本书适合硕士研究生.研究人员和想要使用R工具进行数据挖掘研究和项目的数据挖掘工程师.我们假定读者已经具备基础的数据挖掘知识,并且接触过R语言.我们希望能够通过这本书鼓励更多的人在他们的研究与应用中使用R进行数据挖掘工作.本章主要介绍一些关于数据挖掘的基本概念和技术,包括数据挖掘的过程和常用的数据挖掘技术.同时,还将介绍R语言,以及进行数据挖掘时常用的R程序包.函数和任务视图.本

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3.4 更多探索 本节将介绍一些图像,包括3D散布图.等级图.等高图.交互图以及平行坐标.一个3D散布图可以通过scatterplot3d包[Ligges and M鋍hler, 2003]生成(见图3-9). rgl包[Adler and Murdoch,2012]提供了函数plot3d()来支持交互3D散布图. 热区图是一个数据矩阵的2D展示,可以由R中的函数heatmap()绘制而成.通过下面的代码,我们使用函数dist()计算iris数据中不同鸢尾花的相似度,并且绘制热区图(见图3-10

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3.3 探索多个变量 查看了单个变量的分布后,还需要探索两个变量之间的关系.下面我们使用函数cov()和cor()分别计算变量之间的协方差和相关系数. 接下来,使用函数aggregate()计算每一个鸢尾花种(Species)的Sepal.Length的统计数据. 然后,使用函数boxplot()绘制盒图(又称为盒形-虚线图),以展示数据分布的中位数.第一四分位数和第三四分位数(即累积分布中的位于50%.25%.75%位置上的点),以及离群点.盒图中间的横线表示中位数.图(3-5)显示了四分位差