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100 条"R图形化数据分析"搜索结果
R图形化数据分析
[美] John Jay Hilfiger
介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据。
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R语言医学数据分析实战
赵军 编著
以医学数据为例,讲解如何使用R进行数据分析。
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R语言与数据分析实战
朱顺泉
本书共13章,主要包括:数据分析概述及R语言环境,R语言的数据对象及其类型,R语言数据存储与读取,R语言编程,R语言可视化,R语言描述性统计,R语言参数估计,R语言参数假设检验等内容。
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R语言数据分析与挖掘(微课版)
谢佳标 编著
本书由浅入深,内容丰富。全书共11章,主要内容包括第1章R语言数据分析概述、第2章R语言数据操作基础、第3章数据读写、第4章数据预处理、第5章数据的描述统计分析、第6章数据相关性分析、第7章R语言可视化基础、第8章高级可视化工具、第9章聚类分析、第10章关联规则、第11章分类及预测。
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R语言与社会科学调查数据分析
编著
作者运用R语言,分析中国综合社会调查数据,涵盖了初级的描述性统计、简单的回归模型、中阶的广义线性回归、二值型回归、泊松回归模型、高阶的匹配模型、主成分分析、机器学习等内容。本书通过可复制的代码、模型原理解读和丰富的图表,展现了如何将R语言应用在社会科学的研究中。
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R语言金融分析与建模
严玉星
R语言量化分析与建模教程,以金融分析和建模为主题,讲解R在金融分析中的应用。
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文本数据挖掘——基于R语言
黄天元
文本是一种特殊的非结构化数据,在当今的大数据时代,其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件,对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章,内容包括:走进文本数据挖掘,R语言快速入门,字符串的基本处理,用好正则表达式,导入各类文本数据,对各类文本数据进行预处理,文本特征提取的4种方法,基于机器学习的文本分类方法,文本情感分析,文本可视化,文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应
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数据挖掘——基于R语言的实战
张俊妮
本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法,主要内容包括:数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书,并辅以上机实验和习题,帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。
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大数据数学基础(R语言描述)
程丹 张良均
本书全面地讲解了在科学领域运用广泛的数据微积分、线性代数、统计学、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与R语言的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括函数、极限、导数、微分、不定积分与定积分及其应用;第3章介绍了线性代数的基础知识,包括矩阵的运算、行列式、特征分解、奇异值分解;第4章介绍了统计学的基础知识,包括数据分布特征、概率论、随机变量的数字特征、
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数据可视化——基于R语言
贾俊平
本书以R语言为实现工具,以数据可视化分析为导向,结合实际案例介绍数据可视化方法。全书共8章,第1章介绍数据可视化概述以及R语言数据处理的基本技能;第2章介绍R语言绘图基础,重点介绍R语言传统绘图包graphics中的绘图函数及基本使用方法;第3章介绍类别数据的可视化方法;第4章介绍数据分布特征的可视化方法;第5章介绍变量间关系的可视化方法;第6章介绍样本相似性的可视化方法;第7章介绍时间序列的可视
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Python与R语言数据科学实践
J.
本书从数据科学的角度,讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点,介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统,分析了Python和R分别适用于哪些业务场景,并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R,使两种语言充分发挥优势,改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译,帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读,
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R语言统计分析与应用
汪海波
R统计软件是目前应用*广泛的统计软件之一,已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。本书以Windows操作系统下的R软件为基础,以实践中常用的统计分析方法为基本内容,介绍了R语言的编写以及结果解释。本书重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用,包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析
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大数据财务分析
张立军 主编
本书旨在帮助读者提升大数据背景下的企业财务数据分析能力。
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Python数据分析
吴道君,朱家荣
本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术,内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。 本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标,注重技术应用能力的培养。 本书内容充实、结构合理、实用性强,具有明确的应用能力培养目标,易于接受和理解,学完本书后,可以具备数据分析的基本能力。 本书适合
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新媒体数据分析
王佳娴 编著
本书讲解了新媒体数据分析的概念、方法、工具、数据指标及关键流程,介绍了微信公众号、微博、今日头条三大新媒体平台的数据分析技巧,还针对广告投放和活动策划这两大新媒体工作场景进行了数据分析过程的讲解。
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大数据和大分析
段云峰
本书首先参阐述大数据出现的背景,解释数据资产、数据驱动等基本概念,剖析数据分析的重要性,介绍了大分析的内容和范围、关键点等;其次,阐述了大数据建设的基本内容和有关应用领域等,涉及收集、存储、标准、技术选择等内容,重点介绍了数据质量、安全管理等数据管控的内容;结尾,给出了大数据建设配套的人才、管理结构等方面的内容和经验,分享如何引入互联网思维,开辟新视野的理念。
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Python商业数据分析
编著
全书共12章,主要内容包括:商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
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大数据财务分析实务
主编
本书基于大数据、信息技术对企业财务分析产生的影响,梳理了企业财务分析的框架,内容主要包括大数据财务分析理论、财务数据分析可视化、企业战略分析、企业会计分析、企业盈利能力分析、企业营运能力分析、企业偿债能力分析、企业发展能力分析、企业综合财务分析、财务预警分析等。本书理论与实践紧密结合,依托网中网财务大数据平台的数据资源,以格力电器为背景,结合丰富的案例,帮助读者掌握大数据财务分析的方法与技巧,适合
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财务大数据分析
王浩
本教材以理论与实际操作相结合,以厦门科云智慧云平台为依托,以大数据分析通用流程为基础,聚焦于财务大数据分析与可视化工具方法。本书涵盖了Python 基础、数据获取(爬虫)、数据处理(Pandas) 、数据可视化以及财务大数据分析实战演练五个模块。在内容设计中穿插了基于财务实践的编程案例,通过将Python数据分析工具与具体的财务场景相融合,培养学生应用Python进行财务大数据分析的能力。本教材贴
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Excel数据分析实务
主编
本书分为4篇,分别为概述、数据获取、数据处理,以及数据分析与可视化,共包括11个项目,分别为学生校园消费行为概述,获取文本数据,制作消费金额的描述性统计分析表,处理异常值,处理缺失值,处理重复值,使用PowerQuery方法处理数据,合并数据,分析食堂就餐情况,分析学生就餐消费行为,撰写分析报告。
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财务大数据分析
主编
本书选取某新零售行业的公司为原型,通过整合来自企业经营的大数据和来自互联网的大数据,结合大量丰富的企业管理与业务案例场景,从大数据采集、处理、挖掘、可视化分析,到决策与优化改善,逐步展开,帮助读者了解大数据的技术基础(Python、SQL),掌握大数据采集、处理的方法,具备应用典型的大数据算法进行价值挖掘的能力,具备结合企业经营管理场景进行大数据可视化分析、决策的能力。本书共分为三个部分:第一部分
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