




 
数据科学是将数据转化为行动的 艺术 ,是综合了 统计 学、 计算机 科学和领域知识的新兴学科。数据科学与很多传统学科的最大区别在于其为应用而生,因此本书一切从实际应用出发,以R语言为核心工具,介绍了各类分析 方法 的实现及其在各领域的应用情况。
• 如果是初学者,可以从“ 编程 篇”开始 阅读 ,了解R语言的基本特点。
• 如果是程序员,在迅速掌握语法后,可以深入 研究 “模型篇”, 学习 如何用 统计学 和其他流行的分析方法来描绘 复杂 的数据 世界 。
• 如果关心数据 价值 的落地,“应用篇”必不负你所望, 金融 、 制药 、文本挖掘、 社交 网络 、 地理 信息、高性能计算、可重复研究,这些最热门的行业和应用领域的 案例 将会为你带来数据应用的最真实的体验。
本书适用于所有对数据应用感兴趣的读者,也适合作为统计和 数据分析 的实务操作型课程的 教材 。
作者简介:
李舰,从
2003 年起,一直专注于数据科学在行业里的应用。擅长R语言的
工程 开发 与分析建模,是 Rweibo、Rwordseg、tmcn等 R 包的作者。现任堡力山(PMI)集团副总,曾任 Mango Solutions
中国 区数据总监。肖凯,一个
喜欢 折腾数据的人,资深R语言用 户,参加过多次中国R语言社区大会的
演讲 。“数据科学中的R和Python”博客博主,目前供职于一号店商务
智能 部,任
数据挖掘 工程师。
目录:
第1章 引言:数据科学与R
第2章 数据对象
第3章 数据操作
第4章 控制语句与函数
第5章 面向对象
第6章 统计模型与回归分析
第7章 其他统计分析方法
第8章 数据挖掘和
机器学习 第9章 最优化方法
第10章 数据可视化
第11章 R在热门行业中的应用
第12章 R与
互联网 文本挖掘
第13章
大数据 时代下的R
第14章 可重复的数据分析
第15章 R与其他系统的交互
第16章 R与高性能运算
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