R数据挖掘入门
编辑推荐
1.从理论基础到实例应用，边学习边实践！
2.网罗数据挖掘中10种经典、常用的方法！
回归分析/Logistic回归分析/决策树分析/支持向量机/记忆基础推理/聚类分析/自组织映射/主成分分析/对应分析/关联规则分析
3.图文并茂，示例丰富，结合可下载的R代码和数据，让你亲自体验数据挖掘的流程！
如何预测邮件是否为垃圾邮件？
如何判断顾客会同时购买哪些商品？
如何根据股价数据判断经济的景气程度？
如何从SNS获取数据并分析？
……
大数据时代，必须了解数据挖掘！
本书首先介绍R的基础知识以及使用R进行数据挖掘的流程；然后结合具体示例、代码和图表介绍数据挖掘的10种常用方法；* 后介绍数据挖掘的实战案例，涉及多种方法的比较以及实际的大规模数据的分析。本书详略得当，脉络清晰，让你轻松入门数据挖掘。
内容简介
本书使用R，结合大量实例，详细介绍了数据挖掘的理论和分析方法。全书分为3部分：* 1部分简单介绍了使用R进行数据挖掘的流程和数据挖掘的概要；* 2部分介绍了数据挖掘的10种常用方法，并在此基础上使用R实际进行数据挖掘；第3部分结合实际的数据挖掘事例介绍了如何使用这些方法。本书适合数据挖掘的初学者，以及正在从事数据分析相关工作，想了解更多分析方法的读者阅读。
作者简介
山本义郎（作者）
日本东海大学理学部数学系教授。著有《统计数据的可视化》《统计学序论》《概率统计序论 第 2版》（合著）。执笔本书* 2章、第6章、第9章、* 11章、* 12章、* 13章。
藤野友和（作者）
日本福冈女子大学国际文理学部讲师。著有《统计数据的可视化》（合著）。执笔本书* 1章、第3章、第4章、第8章。
久保田贵文（作者）
日本多摩大学经营信息学部副教授。执笔本书第5章、第7章、* 10章、* 14章。
朱建春（译者）
毕业于北京大学计算机系，曾在联想集团任职多年，是国内较早从事Windows掌上电脑和智能手机的系统和应用软件开发的IT工作者。后长期担任对日软件外包开发项目经理。
在线客服