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R语言应用系列:R语言在商务分析中的应用

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《R语言在商务分析中的应用》审视商务分析师所执行的一些*普通的任务,并帮助用户浏览R中大量的信息和4000个R程序包。有了这些信息,读者便能够以*少的付出去挑选完成分析任务的程序包。在《R语言应用系列:R语言在商务分析中的应用》中强调使用图形用户界面(GUI),以进一步减少和弯曲R学习中的学习曲线。《R语言应用系列:R语言在商务分析中的应用》旨在帮助读者启动商务分析,包括数据可视化、网络分析和社交媒体分析的代码示例、聚类、回归模型、文本挖掘、数据挖掘模型和预测等章节。书中试图使读者了解商务分析主题的广度,而不是用不必要的深度埋没读者。《R语言应用系列:R语言在商务分析中的应用》所包含的参考文献和链接使读者能够从事商务分析的各种主题。
《R语言应用系列:R语言在商务分析中的应用》针对使用R为分析工具的商务分析师而编写,涵盖了其中的基础编程技能。请注意《R语言应用系列:R语言在商务分析中的应用》的使用范围既非统计理论研究,亦非研究生阶段层面的统计研究,而是适用于商务分析的从业者。商务分析(BA)是商业领域所产生的数据探索和调查研究领域。商业智能(BI)是指机构中信息的无缝传播,这主要包括商务领域决策支持所使用的过去和当前的商务指标。数据挖掘(DM)是使用算法和统计方法从大量数据中发现新模式的一个过程。这三项的区分是,BI主要是当前的报告,BA是用来预测和制定战略的模型,而DM与大数据中的模式相匹配。R统计软件是世界上增长*快的分析平台,并在学术界和企业界都树立了稳健、可靠和准确的声誉。
Author Description

A.Ohri是决策统计网站Decisionstats.com的创始人。他曾在田纳西大学诺克斯维尔分校和印度管理学院勒克瑙分校攻读硕士学位。此外,Ohri还拥有德里工程学院机构工程学位。他曾访问了100多名商务分析从业人员,包括所有分析软件供应商的主要成员。Ohri在他的博客上写了近1300篇文章,除此以外他受邀为具有影响力的分析社区写作。他通过在线教育讲授R课程,在过去的十年中一直作为分析顾问在印度工作。Ohri是印度*早的独立分析顾问,他目前的研究兴趣包括从传播开源分析、分析社交媒体操纵、简单界面到云计算和非正统的加密。
Catalogue

译者序
作者简介
前言
序言

第1章 为什么要用R
1.1 为什么把R划分为一个完整的分析环境
1.2 与其他分析程序包相比R的其他优势
1.3 R作为统计语言和分析平台的差异
1.4 使用R的成本和收益
1.5 同时使用SAS和R
1.6 简短的采访:用JMP实现R

第2章 R的基础配置
2.1 为商务分析设置R的一些选择
2.2 下载和安装R
2.3 安装R程序包
2.4 在R中启动教程
2.5 R的数据类型
2.6 对约翰福克斯——R的Rcmdr GUI的创造者的简短访谈
2.7 本章用过的命令小结

第3章 R界面
3.1 R统计语言的界面
3.2 R基础知识
3.3 R图形用户界面的优点和局限性
3.4 GUI清单
3.5 R GUIs总结
3.6 在其他软件中使用R
3.7 R的Web界面
3.8 访谈:将R用作基于web的应用程序
3.9 使用R进行云计算
3.10 谷歌和R
3.11 访谈:在谷歌中使用R
3.12 访谈:在clolJdnumbers.com通过云计算使用R
3.13 本章用过的命令小结

第4章 数据处理
4.1 分析式数据处理的挑战
4.2 较小数据集的读取方法
4.3 一些常见的分析任务
4.4 使用R进行一个简单的分析
4.5 比较R图形用户界面的数据输入
4.6 与数据库及商业智能系统一起使用R
4.7 本章用过的命令小结
4.8 引文和参考文献
4.9 更多的资源

第5章 探索数据
5.1 商务指标
5.2 数据可视化
5.3 图示的参数
5.4 在R中创建图
5.5 使用ggplot2画更好的图
5.6 交互式的图
5.7 GrapheR:绘制简单图的R GUI
5.8 Deducer:高级数据可视化GUI
5.9 调色板
5.10 访谈:哈德利威克姆(Hadley wickham),ggplot 2:Elegant Graphics for Data Analysis的作者
5.11 本章用过的命令小结

第6章 构建回归模型
6.1 线性回归
6.2 逻辑斯蒂回归
6.3 风险模型
6.4 评分卡
6.5 在R中构建回归模型的一些有用的函数
6.6 使用R Cmdr建立回归模型
6.7 回归模型的其他程序包
6.8 PMML
6.9 本章用过的命令小结

第7章 使用R进行数据挖掘
7.1 定义
7.2 RattIe:R中的一个数据挖掘GUI
7.3 访谈:格雷厄姆威廉姆斯(Graham williams),Data Mining with Rattle and R的作者
7.4 使用R进行文本挖掘分析
7.5 谷歌预测API
7.6 数据挖掘者的数据隐私
7.7 本章用过的命令小结

第8章 聚类和数据分割
8.1 什么时候使用数据分割和聚类
8.2 R对聚类的支持
8.3 使用RevoScaleR进行循环分析
8.4 一个称为Playwith的GUI
8.5 使用Rattle进行聚类分析
8.6 本章用过的命令小结

第9章 预测和时间序列模型
9.1 时间序列简介
9.2 时间序列和预测方法
9.3 时间序列模型的种类
9.4 处理日期一时间数据
9.5 使用R commander GUI的epack插件
9.6 本章用过的命令小结

第10章 数据导出和输出
10.1 本章用过的命令小结

第11章 优化R代码
11.1 有效编码的例子
11.2 定制R软件启动
11.3 代码编辑器
11.4 增强的代码编辑器的优点
11.5 访谈:J.J.Allaire,RStudio的创造者
11.6 Revolution R——一个高效的环境
11.7 评估代码效率
11.8 使用system.time来评估编码效率
11.9 使用GUIs学习并更快编写R代码
11.10 并行编程
11.11 使用硬件解决方案
11.12 本章用过的命令小结

第12章 更多的培训文献
12.1 Cran Views
12.2 阅读材料
12.3 R中使用的其他GUIs
12.4 本章用过的命令小结

第13章 R应用案例研究
13.1 使用R进行网络分析
13.2 使用R进行社交媒体分析
13.3 使用R进行RFM分析
13.4 使用R建立倾向模型
13.5 使用R建立金融风险模型
13.6 使用R进行药物分析
13.7 分析方面的阅读文选
13.8 商务分析师为什么应该学习R语言
13.9 分析生涯
13.10 本章用过的命令小结
索引
Introduction

我基本上是按照我将近10年的商务分析师的职业生涯中最常执行的任务来组织这部书的。因此每章都是最常见的任务,并且我添加了多个数据源作为参考文献以便在更深的层次上帮助读者探索一个特定的主题。我再一次强调,这是一部关于商务分析的书,而不是关于统计的书,我自己作为一个MBA的经历和MBA在商务分析(尤其是R)方面的文献指引我做出了这样的选择。因此这部书是为商务分析师量身定制的,而不是为统计人员编写的。它不会帮你在你的研究生论文上取得更好的成绩,但它肯定会帮助你获得或留住一份分析的工作。我相信,在当前的商业环境,焦点将转回分析师而不是软件工具,并且拥有多个平台的技能,尤其是既高端又兼具低成本的分析平台,对于用户会有好处。
这本书将明确地关注图形用户接口、技巧、秘诀、技术和快捷方式,并将精力集中于商务分析师在日常生活中面临的最常见任务的案例研究。内容安排将会尽可能的简单但又不是过于简单。每一章都将有一个案例研究、教程或示例问题。每一章末尾列出所用的函数和程序包以帮助读者复习。对创造者、作者和开发人员简短访谈的目的是便于商务分析师更好地掌握R的相应内容。现有的R资源使用的案例旨在帮助分析社区中尚未采用R的决策者给R-个机会。
这本书有一个务实的目的,是针对那些已经或希望在企业的商务环境中使用R的读者。本书将提供足够的参考文献,在理论或先进水平方面给读者以帮助,并在他或她的R之旅中以其他可用的资源予以支持。

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