数据分析(基于R语言十三五普通高等教育应用型规划教材)/大数据系列

本书以实践性和应用性 为宗旨，系统详尽地介绍了 基于R语言的数据挖掘技术 ，深入浅出地讲解了各种数 据分析方法的操作步骤和适 用范围，力图为广大读者提 供一本高效的工具型参考书 。同时，本书也希望能为数 据分析初学者树立一些信心 ，因为本书的内容浅显易懂 ，不涉及太多艰深复杂的理 论推导，有利于降低入门难 度，帮助初学者轻松掌握基 于R语言的数据分析方法。 读者只要对各种分析方法的 特点具备基本认识，就可以 直接开始进行数据挖掘的步 骤，根据书中所提供的程序 代码和所演示的操作方法运 行数据，即可快速得出数据 分析的结果，非常便利。

第1章 R语言简介与基本操作 1.1 R语言简介与下载安装 1.2 R语言的基本操作 1.3 数值的基本运算 第2章 变量与向量 2.1 数值变量与向量的存取 2.2 字符串变量与向量的存取 2.3 流程控制 第3章 矩阵与数据框 3.1 矩阵与数据框的存取 3.2 分析数据的存取 3.3 R安装包的下载与管理 第4章 线性规划与多目标优化 4.1 线性规划与多目标优化简介 4.2 线性规划问题 4.3 运输问题 4.4 多目标优化问题 4.5 多目标优化案例研究 第5章 等分线性回归 5.1 等分线性回归简介 5.2 距离等分与样本点等分 5.3 等分线性回归系数与置信区间的绘制 5.4 一个简单的案例分析 5.5 应用等分线性回归于广东省地区生产总值的研究 第6章 分位数回归 6.1 分位数回归简介 6.2 残差分布形态的检验 6.3 绘制不同分位数下的拟合直线与分位数回归线 6.4 分位数回归案例分析 第7章 模糊逻辑 7.1 模糊逻辑简介 7.2 模糊逻辑应用实例分析 7.3 应用模糊逻辑合并变项实例分析 第8章 灰关联熵分析与灰预测 8.1 灰关联分析理论简介 8.2 灰关联分析实例研究 8.3 灰关联熵分析简介 8.4 灰关联熵分析实例研究 8.5 灰预测理论简介 8.6 灰预测实例研究 第9章 层次分析法与模糊综合评价 9.1 层次分析法简介 9.2 层次分析法实例分析 9.3 模糊综合评价实例分析 第10章 数据包络分析法与随机前沿分析法 10.1 数据包络分析法 10.2 数据包络分析实例研究——企业营运绩效评估 10.3 Bootstrap DEA分析法 10.4 基于Bootstrap DEA分析法的医院医疗服务绩效分析 10.5 随机前沿分析法简介 10.6 随机前沿分析法——高职院校办学效益评价研究 第1I章 粗糙集 11.1 粗糙集简介 11.2 粗糙集挑选变量实例应用 11.3 粗糙集分类预测实例应用 第12章 聚类 12.1 聚类简介与层次聚类 12.2 K均值聚类 12.3 模糊聚类 12.4 聚类指标 第13章 决策树 13.1 决策树简介 13.2 C50决策树 13.3 CART决策树 13.4 CHAID决策树 13.5 随机森林 第14章 智能算法 14.1 智能算法简介 14.2 遗传算法 14.3 粒子群算法 14.4 人工蜂群算法 第15章 人工神经网络 15.1 人工神经网络简介 15.2 倒传递神经网络 15.3 支持向量机 15.4 循环神经网络 第16章 小波分析 16.1 小波原理与傅立叶变换 16.2 离散型小波与连续型小波分解示例 16.3 我国GDP数据的时间序列小波分析 第17章 混沌时间序列 17.1 混沌理论简介 17.2 logistic方程模拟100个混沌时间序列 17.3 其他混沌时间序列生成函数介绍 17.4 混沌时间序列实例研究 第18章 文本挖掘 18.1 R语言文本挖掘简介 18.2 英文词频与词云图 18.3 中文词频与词云图 参考文献