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第一部分 大数据简介3

第1章 大数据概述3

1.1 大数据的概念3

1.2 大数据的特征4

1.3 大数据的产生4

1.4 大数据应用案例4

第2章 大数据相关技术6

2.1 数据采集和准备6

2.2 分布式数据库7

2.3 分布式数据分析框架9

2.3.1 Hadoop9

2.3.2 HDFS10

2.3.3 HBase11

2.3.4 Hive11

2.3.5 MapReduce11

2.3.6 Strom12

2.4 大数据分析与R13

2.4.1 RHadoop13

2.4.2 RHIPE15

2.4.3 RHive15

2.4.4 RHBase16

2.5 国泰安的大数据16

2.5.1 大数据实验室建设16

2.5.2 大数据分析平台19

第二部分 R 语言23

第3章 R语言简介23

3.1 R语言概述23

3.2 R的下载、安装和使用24

3.2.1 RGui界面24

3.2.2 RStudio界面27

3.2.3 R的运行29

3.2.4 工作目录和工作空间30

3.2.5 R语言的帮助32

3.3 R的包33

3.3.1 包的获取33

3.3.2 包的安装36

3.3.3 包的加载40

3.3.4 包的使用41

第4章 R语言基本操作42

4.1 数据结构42

4.2 数据的基本操作43

4.2.1 赋值和创建43

4.2.2 数据的运算49

4.2.3 数据的导入50

4.3 数据的管理52

4.3.1 数据排序52

4.3.2 数据集的合并53

4.3.3 剔除变量54

4.3.4 数据集提取54

4.3.5 subset函数55

4.4 常用函数56

第5章 R语言绘图57

5.1 绘图参数57

5.1.1 符号、线条与颜色59

5.1.2 标题、坐标轴与图例61

5.1.3 文本属性63

5.1.4 图形的组合65

5.2 高级绘图函数66

5.2.1 通用二维图67

5.2.2 饼图67

5.2.3 箱线图68

5.2.4 条形图71

5.2.5 直方图72

5.2.6 核密度图74

5.2.7 点图76

5.3 低级绘图函数77

第6章 R语言数据分析79

6.1 数据处理基础函数79

6.1.1 数学函数79

6.1.2 统计函数80

6.1.3 概率函数81

6.1.4 数据分析实例81

6.2 描述性统计分析84

6.2.1 描述统计函数84

6.2.2 软件包的描述统计86

6.3 多元统计分析88

6.3.1 方差分析89

6.3.2 判别分析91

6.3.3 聚类分析92

6.3.4 主成分分析94

6.3.5 因子分析97

6.3.6 典型相关分析101

第三部分 专题实证研究107

第7章 金融时间序列建模专题107

7.1 金融时间序列107

7.2 ARMA模型110

7.2.1 ARMA模型简介110

7.2.2 ARMA模型定阶110

7.2.3 ARMA模型拟合111

7.3 GARCH模型112

7.3.1 GARCH模型简介112

7.3.2 GARCH模型拟合112

第8章 动态面板数据专题114

8.1 GMM估计114

8.1.1 系统GMM估计114

8.1.2 GMM估计原理115

8.2 动态面板数据模型的系统GMM估计115

第9章 数据挖掘专题121

9.1 关联规则121

9.2 降维分析122

9.3 社交网络分析125

9.4 贝叶斯分类法128

9.4.1 贝叶斯定理128

9.4.2 贝叶斯分类实例128

9.5 决策树130

9.5.1 决策树原理130

9.5.2 决策树分类实例131

9.6 人工神经网络133

9.6.1 三层前馈神经网络原理133

9.6.2 神经网络分类实例134

9.7 支持向量机136

9.7.1 支持向量机原理136

9.7.2 支持向量机分类实例137

第10章 信息可视化专题140

10.1 绘制地图140

10.1.1 世界地图141

10.1.2 中国地图141

10.1.3 公路线图142

10.2 可视化实例144

10.2.1 数据144

10.2.2 ggmap145

第四部分 RHadoop案例分析153

第11章 RHadoop的基本操作153

11.1 数据文件的读取153

11.2 包的加载154

11.3 基本函数155

第12章 RHadoop 环境下案例分析157

12.1 回归分析157

12.1.1 回归分析原理157

12.1.2 线性回归分析案例158

12.2 Logistic分析161

12.2.1 Logistic分析原理161

12.2.2 Logistic分析案例162

12.3 判别分析163

12.3.1 线性判别分析原理163

12.3.2 线性判别分析案例164

12.4 聚类分析167

12.4.1 K-means聚类分析原理167

12.4.2 K-means聚类分析案例168

12.5 主成分分析170

12.5.1 主成分分析原理170

12.5.2 主成分分析案例171

12.6 因子分析173

12.6.1 因子分析原理173

12.6.2 因子分析案例174

12.7 商品推荐算法176

12.7.1 商品推荐算法原理176

12.7.2 商品推荐案例177

12.8 差异分析179

12.8.1 多维标度法的原理179

12.8.2 差异分析案例180

附录一 国泰安CSMAR数据下载182

附录二 深圳国泰安教育技术股份有限公司简介184

参考文献186