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图书基本信息 | |||
图书名称 | 数据分析与挖掘――R语言 | 作者 | 蔡银英 著 |
定价 | 52元 | 出版社 | 电子工业出版社 |
ISBN | 9787121415388 | 出版日期 | 2021-07-01 |
字数 | 页码 | 200 | |
版次 | 装帧 | 平装 | |
开本 | 16开 | 商品重量 |
内容提要 | |
本书以R语言简介、数据挖掘基础为开篇,旨在让读者对所用工具及数据挖掘方法有所了解。随后的章节借助实际案例(数据挖掘网站用户行为分析及网页智能推荐、生活服务点评网站客户分群、水冷中央空调系统的优化控制策略、电商评价文本的主题特征词分析、均线投资策略等),从数据预处理、模型选择、算法介绍、R语言实现、结论分析及评价等方面进行详尽的论述,希望读者既可以了解数据分析与挖掘的一般流程及方法,又能对常用的算法及模型有所了解。每个案例分析都是一篇完整的论文,初学者通过它们可以了解数据分析与挖掘的一般流程及方法,有一定基础的读者可以思考算法的优劣与选择。不管是对数据分析与挖掘感兴趣的入门者,还是希望获得实践经验的初学者,都可以从本书中获得支持。 |
目录 | |
章 R语言简介t1 1.1 获取Rt1 1.2 R使用入门t4 1.2.1 R操作界面t4 1.2.2 RStudio窗口介绍t5 1.2.3 R的常用操作t6 1.3 R的简单操作t8 1.3.1 基本数学运算t8 1.3.2 变量t8 1.3.3 数据结构t9 1.4 R数据分析包t12 1.5 小结t12 参考文献t13 第2章 数据挖掘基础t14 2.1 数据挖掘的定义t14 2.2 数据探索及预处理t15 2.2.1 脏数据分析t15 2.2.2 数据特征分析t19 2.2.3 数据预处理t23 2.3 模型简介t27 2.3.1 聚类模型t27 2.3.2 回归模型t31 2.3.3 决策树t34 2.3.4 人工神经网络t35 2.3.5 关联规则分析模型t38 2.4 小结t42 参考文献t42 第3章 数据挖掘网站用户行为分析及网页智能推荐t44 3.1 背景与挖掘目标t44 3.2 用户分群t47 3.2.1 用户分群的分析方法t47 3.2.2 数据的抽取t48 3.2.3 数据的预处理与探索分析t49 3.2.4 用户分群结果t57 3.2.5 用户分群的应用t66 3.3 网页智能推荐t66 3.3.1 网页智能推荐的分析方法t66 3.3.2 数据的预处理t67 3.3.3 组合推荐模型t68 3.3.4 组合推荐结果t78 3.4 总结t78 3.4.1 相关结论及应用t78 3.4.2 相关的问题思考t78 参考文献t79 第4章 生活服务点评网站客户分群t80 4.1 背景与挖掘目标t80 4.2 分析方法与过程t81 4.2.1 数据抽取t82 4.2.2 数据探索t82 4.2.3 数据预处理t94 4.2.4 模型构建t102 4.3 小结t113 第5章 水冷中央空调系统的优化控制策略t114 5.1 背景及挖掘目标t114 5.2 分析的方法及流程t115 5.3 数据预处理t118 5.3.1 变量选取t118 5.3.2 数据探索t120 5.3.3 数据变换t130 5.4 优化控制模型t131 5.4.1 总耗电量与可控变量t132 5.4.2 冷却负载与可控变量t140 5.5 模型求解t144 5.5.1 工作日模型求解t144 5.5.2 确定状态值t148 5.6 总结t155 参考文献t156 第6章 电商评价文本的主题特征词分析t157 6.1 背景与挖掘目标t157 6.2 分析的方法及过程t158 6.2.1 评论数据采集t159 6.2.2 文本数据预处理t161 6.2.3 基于LDA主题模型的特征词分析t167 6.3 小结t169 参考文献t169 第7章 均线投资策略t171 7.1 背景及投资策略介绍t171 7.1.1 移动平均线相关理论介绍t172 7.1.2 名词及概念介绍t175 7.2 基于移动平均线的投资策略t176 7.2.1 单均线投资策略t177 7.2.2 双均线投资策略t177 7.3 双均线投资策略实际应用t178 7.3.1 双均线投资策略总体流程t178 7.3.2 数据获取t178 7.3.3 简单的K线图实现t179 7.3.4 均线模型t180 7.3.5 其他双均线策略的收益t188 7.4 主要结论及展望t189 7.4.1 结论t189 7.4.2 后续策略的展望t190 参考文献t191 致谢t192 |
作者介绍 | |
蔡银英,女,副教授,就职于重庆第二师范学院,主持市级重点项目一项,主研市级项目四项,主要负责数据分析,模型构建相关的工作。 |