R語言大數(shù)據(jù)分析與挖掘

第1章 大數(shù)據(jù)分析與挖掘概論 1
1．1 大數(shù)據(jù)分析與挖掘 1
1．1．1 大數(shù)據(jù)定義 1
1．1．2 大數(shù)據(jù)分析與挖掘的概念 2
1．2 大數(shù)據(jù)分析與挖掘流程 3
1．2．1 數(shù)據(jù)獲取 3
1．2．2 數(shù)據(jù)預處理 3
1．2．3 數(shù)據(jù)分析 4
1．2．4 數(shù)據(jù)解釋 5
1．3 大數(shù)據(jù)分析與挖掘應用 5
1．3．1 優(yōu)化任務 5
1．3．2 預測任務 5
1．3．3 分類任務 5
1．3．4 識別任務 6
第2章 R語言編程基礎 7
2．1 R語言的安裝及配置 7
2．1．1 R語言的獲取和安裝 8
2．1．2 RStudio的獲取和安裝 9
2．2 界面與菜單 12
2．2．1 RGui界面 12
2．2．2 RStudio界面 12
2．3 變量與數(shù)據(jù)類型 15
2．3．1 變量 15
2．3．2 數(shù)據(jù)類型 15
2．4 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 17
2．4．1 向量 17
2．4．2 數(shù)組 19
2．4．3 矩陣 21
2．4．4 列表 22
2．4．5 數(shù)據(jù)框 23
2．4．6 因子 25
2．5 控制語句 26
2．5．1 條件語句 26
2．5．2 循環(huán)語句 28
2．6 函數(shù) 30
2．6．1 內(nèi)置函數(shù) 30
2．6．2 自定義函數(shù) 33
第3章 數(shù)據(jù)預處理 35
3．1 數(shù)據(jù)表的基本操作 35
3．1．1 數(shù)據(jù)表保存 35
3．1．2 數(shù)據(jù)表讀取 37
3．1．3 選取子集 40
3．1．4 連接數(shù)據(jù)庫 42
3．2 數(shù)據(jù)分組、分割、合并和變形 44
3．2．1 數(shù)據(jù)分組 44
3．2．2 數(shù)據(jù)分割 46
3．2．3 數(shù)據(jù)合并 47
3．2．4 數(shù)據(jù)變形 49
3．3 缺失值、異常值、重復值處理 52
3．3．1 缺失值 52
3．3．2 異常值 59
3．3．3 重復值 61
3．4 數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換 62
3．4．1 判斷數(shù)據(jù)類型函數(shù) 62
3．4．2 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型的函數(shù) 63
3．5 提取字符 64
3．5．1 截取字符 64
3．5．2 正則表達式 65
第4章 探索性數(shù)據(jù)分析 69
4．1 描述性統(tǒng)計方法 69
4．1．1 常用統(tǒng)計指標 69
4．1．2 數(shù)據(jù)總結(jié) 70
4．2 數(shù)據(jù)可視化 72
4．2．1 箱線圖 72
4．2．2 直方圖 74
4．2．3 散點圖 75
4．2．4 餅圖 77
第5章 數(shù)據(jù)采集 80
5．1 網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集的原理 80
5．1．1 網(wǎng)頁通信的過程 80
5．1．2 請求數(shù)據(jù)的方法 87
5．1．3 網(wǎng)頁的組成元素 88
5．2 數(shù)據(jù)采集入門 90
5．2．1 數(shù)據(jù)采集常用包概述 90
5．2．2 數(shù)據(jù)采集前的準備 91
5．2．3 編寫第一個數(shù)據(jù)采集 92
5．3 使用常用的R包采集數(shù)據(jù) 96
5．3．1 使用RCurl包獲取網(wǎng)絡數(shù)據(jù) 96
5．3．2 使用rvest包獲取網(wǎng)絡數(shù)據(jù) 98
5．3．3 使用httr包獲取網(wǎng)絡數(shù)據(jù) 106
5．4 爬蟲限制處理 107
5．4．1 解決IP限制問題 108
5．4．2 驗證碼處理 109
5．4．3 登錄問題處理 110
第6章 時間序列算法 111
6．1 時間序列算法概述 111
6．1．1 時序?qū)ο?113
6．1．2 時序平滑處理 113
6．1．3 時序季節(jié)性分解 116
6．2 時序指數(shù)模型 118
6．3 時序ARIMA模型 122
第7章 線性回歸算法 129
7．1 一元線性回歸模型 129
7．2 多項式回歸模型 131
7．3 多元線性回歸模型 133
第8章 分類算法 136
8．1 Logistic回歸 136
8．1．1 Logistic回歸算法原理 137
8．1．2 邏輯回歸算法應用 139
8．2 決策樹 143
8．2．1 決策樹算法原理 143
8．2．2 決策樹算法應用 147
8．3 支持向量機 150
8．3．1 支持向量機算法原理 151
8．3．2 支持向量機算法應用 155
8．4 樸素貝葉斯 157
8．4．1 貝葉斯定理 157
8．4．2 最大似然估計 157
8．4．3 樸素貝葉斯分類算法原理 158
8．4．4 樸素貝葉斯分類算法應用 159
8．5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 166
8．5．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念 166
8．5．2 感知器和人工神經(jīng)元模型 167
8．5．3 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡 168
8．5．4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用 169
8．6 隨機森林 177
8．6．1 隨機森林算法原理 177
8．6．2 隨機森林算法應用 178
8．7 XGBoost算法 183
8．7．1 XGBoost算法的原理 184
8．7．2 XGBoost算法應用 187
第9章 關聯(lián)算法 189
9．1 關聯(lián)算法概述 189
9．1．1 相關名詞 190
9．1．2 關聯(lián)規(guī)則及頻繁項集的產(chǎn)生 190
9．2 Apriori算法 191
9．2．1 Apriori算法概述 191
9．2．2 先驗原理 191
9．2．3 連接步和剪枝步 192
9．2．4 Apriori算法流程 193
9．2．5 Apriori算法實例 193
9．3 ECLAT算法 196
9．3．1 ECLAT算法概述 196
9．3．2 ECLAT算法流程 198
9．3．3 ECLAT算法實例 198
第10章 聚類算法 202
10．1 聚類算法概述 202
10．1．1 聚類算法的類型 202
10．1．2 聚類算法評估的特點 202
10．2 K均值聚類算法 203
10．2．1 劃分方法概述 203
10．2．2 K均值聚類算法的優(yōu)缺點 203
10．2．3 K均值聚類算法的流程 203
10．2．4 K均值聚類分析案例 204
10．3 凝聚式層次聚類算法 205
10．3．1 凝聚式層次聚類概述 205
10．3．2 凝聚式層次聚類算法流程 207
10．3．3 凝聚式層次聚類算法實例 209
【應用案例1】景點輿情數(shù)據(jù)采集 211
【應用案例2】旅游電商平臺數(shù)據(jù)采集 218
【應用案例3】旅游網(wǎng)站景點路線推薦 233
【應用案例4】旅游城市和景點的負荷預測 236
【應用案例5】精品旅行服務成單預測 239
【應用案例6】航班延誤預測 259