《R语言数据分析与挖掘实战》——2.4 配套附件使用设置

2.4 配套附件使用设置

本书附件资源按照章节组织,在附件的目录中会有chapter2、chapter3、chapter4等章节。在基础篇章节中其章节目录下只包含“示例程序”文件夹,包含三个子目录:code、data和tmp。其中,code为章节正文中使用到的代码、data为使用的数据文件、tmp文件夹中存放临时文件或者示例程序运行的结果文件。

例如,在实战篇中,chapter6下面则包含“示例程序”、“上机实验”、“上机实验拓展”、“拓展思考”文件夹。其中,“示例程序”文件夹和基础篇一致;“上机实验”文件夹则主要针对上机实验部分的完整代码,其子目录结构和“示例程序”一致;“上机实验拓展”里面包含“SAS”、“SPSS”文件夹,主要是使用不同的工具来解决上机实验问题;“拓展思考”则主要存储拓展思考部分的数据文件。

读者只需把整个章节如chapter2复制到本地,打开其中的示例程序即可运行程序并得到结果。这里需要注意,在示例程序中使用的一些自定义函数在对应的章节可以找到相应的R文件。同时,示例程序中的参数初始化可能需要根据具体设置进行配置,如数据库的驱动的地址,如果和示例程序不同,请自行修改。

时间: 2025-01-26 14:03:22

《R语言数据分析与挖掘实战》——2.4 配套附件使用设置的相关文章

《R语言数据分析与挖掘实战》——导读

前 言 为什么要写这本书 LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出,目前最受关注的25项技能中,对数据挖掘人才的需求排名第一.那么数据挖掘是什么? 数据挖掘是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的.先前未知的.对决策有潜在价值的关系.模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法.工具和过程.数据挖掘有助于企业发现业务的发展趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,因此"数据挖掘"已成为企业保持竞争力的必要方法. 但跟国外相比,我国

《R语言数据分析与挖掘实战》——第2章 R语言简介 2.1 R安装

第2章 R语言简介 R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境,是贝尔实验室(Bell Laboratory)的Rick Becker.John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现,提供了一系列统计和图形显示工具.它是一套开源的数据分析解决方案,由一个庞大且活跃的全球性研究型社区维护.它具有下列优势: 1)作为一个免费的统计软件,R可运行于多种平台之上,包括Windows.UNIX.MacOS和Linux. 2)R可以轻松地从各种类型的数据源导入数据,包括文本文

《R语言数据分析与挖掘实战》——2.3 R数据分析包

2.3 R数据分析包 R包主要包含的类别有空间数据分析类.机器学习与统计学习类.多元统计类.药物动力学数据分析类.计量经济类.金融分析类.并行计算类.数据库访问类.各类别都有相应的R包来实现其功能.例如,机器学习与统计学习类别就包含实现分类.聚类.关联规则.时间序列分析等功能的R包. R在数据挖掘领域也提供了足够的支持,如分类.聚类.关联规则挖掘等,通过加载不同的R包就能够实现相应的数据挖掘功能,如表2-1所示. 分类是数据挖掘领域研究的主要问题之一,分类器作为解决问题的工具一直是研究的热点.常

《R语言数据分析与挖掘实战》——第3章 数 据 探 索 3.1 数据质量分析

第3章 数 据 探 索 根据观测.调查收集到初步的样本数据集后,接下来要考虑的问题是:样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求?有没有出现从未设想过的数据状态?其中有没有什么明显的规律和趋势?各因素之间有什么样的关联性? 通过检验数据集的数据质量.绘制图表.计算某些特征量等手段,对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索.数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法,甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题. 本章从数据质量分析和数据特征分析两个角度对数据进行探索. 3.1 数据质量

《R语言数据分析与挖掘实战》——2.5 小结

2.5 小结 本章主要对R进行简单介绍,包括软件安装.使用入门及相关注意事项和R数据分析及挖掘相关包.R包含多个领域的程序包,本章只介绍了与数据分析及数据挖掘相关的包,包括实现分类.聚类.关联规则.时间序列分析等功能的包.程序包里面的函数在后续章节中会进行实例分析,通过在R平台上完成实际案例的分析来掌握数据分析和数据挖掘的知识,来培养读者应用数据分析和挖掘技术解决实际问题的能力.

《R语言数据分析与挖掘实战》——3.4 小结

3.4 小结 本章从应用的角度出发,从数据质量分析和数据特征分析两个方面对数据进行探索分析,最后介绍了R语言中常用的数据探索函数及用例.数据质量分析要求我们拿到数据后要先检测是否存在缺失值和异常值:而数据特征分析要求我们在数据挖掘建模前,通过频率分布分析.对比分析.帕累托分析.周期性分析.相关性分析等方法,对所采集样本数据的特征规律进行分析,以了解数据的规律和趋势,为数据挖掘的后续环节提供支持.

《R语言数据分析与挖掘实战》——3.2 数据特征分析

3.2 数据特征分析 对数据进行质量分析以后,接下来可通过绘制图表.计算某些特征量等手段进行数据的特征分析. 3.2.1 分布分析 分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型.对于定量数据,欲了解其分布形式是对称的还是非对称的.发现某些特大或特小的可疑值,可做出频率分布表.绘制频率分布直方图.绘制茎叶图进行直观地分析:对于定性数据,可用饼形图和条形图直观地显示分布情况. 1.定量数据的分布分析 对于定量变量,选择"组数"和"组宽"是做频率分布分析时最主要的问题,一般按照

《R语言数据分析与挖掘实战》——3.3 R语言主要数据探索函数

3.3 R语言主要数据探索函数 R提供了大量的与数据探索相关的函数,这些数据探索函数可大致分为统计特征函数与统计作图函数.本小节对R中主要的统计特征函数与统计作图函数进行介绍,并举例以方便理解. 3.3.1 统计特征函数 统计特征函数用于计算数据的均值.方差.标准差.分位数.相关系数.协方差等,这些统计特征能反映出数据的整体分布.本小节所介绍的统计特征函数如表3-7所示. (1)mean 功能:计算数据样本的算术平均数. 使用格式: 计算样本X的均值n,样本X可为向量.矩阵或多维数组. (2)e

《R语言数据分析与挖掘实战》——2.2 R使用入门

2.2 R使用入门 2.2.1 R操作界面 R软件的界面与其他编程软件相类似,是由一些菜单和快捷按钮组成,如图2-2所示.快捷按钮下面的窗口便是命令输入窗口,它也是部分运算结果的输出窗口,有些运算结果(如图形)则会在新建的窗口中输出.主窗口上方的一些文字是刚运行R时出现的一些说明和指引,文字下的">"符号便是R的命令提示符,在其后可输入命令.R一般采用交互式工作方式,在命令提示符后输入命令,回车后便会输出计算结果.当然也可将所有的命令建立成一个文件,运行这个文件的全部或部分来执行