大数据分析：R基础及应用

附录二 深圳国泰安教育技术股份有限公司简介

附录一 国泰安CSMAR数据下载

12.8 差异分析

12.7 商品推荐算法

12.6 因子分析

12.5 主成分分析

12.4 聚类分析

12.3 判别分析

12.2 Logistic分析

12.1 回归分析

第12章 RHadoop环境下案例分析

11.3 基本函数

11.2 包的加载

11.1 数据文件的读取

第11章 RHadoop的基本操作

第四部分 RHadoop案例分析

10.2 可视化实例

10.1 绘制地图

第10章 信息可视化专题

9.7 支持向量机

9.6 人工神经网络

9.5 决策树

9.4 贝叶斯分类法

9.3 社交网络分析

9.2 降维分析

9.1 关联规则

第9章 数据挖掘专题

8.2 动态面板数据模型的系统GMM估计

8.1 GMM估计

第8章 动态面板数据专题

7.3 GARCH模型

7.2 ARMA模型

7.1 金融时间序列

第7章 金融时间序列建模专题

第三部分 专题实证研究

6.3 多元统计分析

6.2 描述性统计分析

6.1 数据处理基础函数

第6章 R语言数据分析

5.3 低级绘图函数

5.2 高级绘图函数

5.1 绘图参数

第5章 R语言绘图

4.4 常用函数

4.3 数据的管理

4.2 数据的基本操作

4.1 数据结构

第4章 R语言基本操作

3.3 R的包

3.2 R的下载、安装和使用

3.1 R语言概述

第3章 R语言简介

第二部分 R语言

2.5 国泰安的大数据

2.4 大数据分析与R

2.3 分布式数据分析框架

2.2 分布式数据库

2.1 数据采集和准备

第2章 大数据相关技术

1.4 大数据应用案例

1.3 大数据的产生

1.2 大数据的特征

1.1 大数据的概念

第1章 大数据概述

第一部分 大数据简介

引言

编委

版权信息

封面

封面

版权信息

编委

引言

第一部分 大数据简介

第1章 大数据概述

1.1 大数据的概念

1.2 大数据的特征

1.3 大数据的产生

1.4 大数据应用案例

第2章 大数据相关技术

2.1 数据采集和准备

2.2 分布式数据库

2.3 分布式数据分析框架

2.4 大数据分析与R

2.5 国泰安的大数据

第二部分 R语言

第3章 R语言简介

3.1 R语言概述

3.2 R的下载、安装和使用

3.3 R的包

第4章 R语言基本操作

4.1 数据结构

4.2 数据的基本操作

4.3 数据的管理

4.4 常用函数

第5章 R语言绘图

5.1 绘图参数

5.2 高级绘图函数

5.3 低级绘图函数

第6章 R语言数据分析

6.1 数据处理基础函数

6.2 描述性统计分析

6.3 多元统计分析

第三部分 专题实证研究

第7章 金融时间序列建模专题

7.1 金融时间序列

7.2 ARMA模型

7.3 GARCH模型

第8章 动态面板数据专题

8.1 GMM估计

8.2 动态面板数据模型的系统GMM估计

第9章 数据挖掘专题

9.1 关联规则

9.2 降维分析

9.3 社交网络分析

9.4 贝叶斯分类法

9.5 决策树

9.6 人工神经网络

9.7 支持向量机

第10章 信息可视化专题

10.1 绘制地图

10.2 可视化实例

第四部分 RHadoop案例分析

第11章 RHadoop的基本操作

11.1 数据文件的读取

11.2 包的加载

11.3 基本函数

第12章 RHadoop环境下案例分析

12.1 回归分析

12.2 Logistic分析

12.3 判别分析

12.4 聚类分析

12.5 主成分分析

12.6 因子分析

12.7 商品推荐算法

12.8 差异分析

附录一 国泰安CSMAR数据下载

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