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第1章 为什么要用R1

1.1 为什么把R划分为一个完整的分析环境1

1.2 与其他分析程序包相比R的其他优势2

1.3 R作为统计语言和分析平台的差异2

1.4 使用R的成本和收益3

1.5 同时使用SAS和R4

1.6 简短的采访：用JMP实现R5

第2章 R的基础配置8

2.1 为商务分析设置R的一些选择8

2.2 下载和安装R12

2.3 安装R程序包12

2.4 在R中启动教程16

2.5 R的数据类型17

2.6 对约翰·福克斯——R的Rcmdr GUI的创造者的简短访谈18

2.7 本章用过的命令小结19

第3章 R界面21

3.1 R统计语言的界面21

3.2 R基础知识21

3.3 R图形用户界面的优点和局限性23

3.4 GUI清单23

3.5 R GUIs总结29

3.6 在其他软件中使用R29

3.7 R的Web界面32

3.8 访谈：将R用作基于web的应用程序35

3.9 使用R进行云计算35

3.10 谷歌和R41

3.11 访谈：在谷歌中使用R45

3.12 访谈：在cloudnumbers.com通过云计算使用R47

3.13 本章用过的命令小结48

第4章 数据处理51

4.1 分析式数据处理的挑战51

4.2 较小数据集的读取方法53

4.3 一些常见的分析任务58

4.4 使用R进行一个简单的分析67

4.5 比较R图形用户界面的数据输入70

4.6 与数据库及商业智能系统一起使用R71

4.7 本章用过的命令小结80

4.8 引文和参考文献81

4.9 更多的资源82

第5章 探索数据94

5.1 商务指标94

5.2 数据可视化94

5.3 图示的参数95

5.4 在R中创建图96

5.5 使用ggplot2画更好的图139

5.6 交互式的图140

5.7 GrapheR：绘制简单图的R GUI141

5.8 Deducer：高级数据可视化GUI142

5.9 调色板147

5.10 访谈：哈德利·威克姆（Hadley Wickham），ggplot 2： Elegant Graphics for Data Analysis的作者149

5.11 本章用过的命令小结150

第6章 构建回归模型155

6.1 线性回归155

6.2 逻辑斯蒂回归156

6.3 风险模型156

6.4 评分卡156

6.5 在R中构建回归模型的一些有用的函数157

6.6 使用R Cmdr建立回归模型158

6.7 回归模型的其他程序包167

6.8 PMML167

6.9 本章用过的命令小结169

第7章 使用R进行数据挖掘171

7.1 定义171

7.2 Rattle： R中的一个数据挖掘GUI176

7.3 访谈：格雷厄姆·威廉姆斯（Graham Williams）， Data Mining with Rattle and R的作者187

7.4 使用R进行文本挖掘分析188

7.5 谷歌预测API194

7.6 数据挖掘者的数据隐私196

7.7 本章用过的命令小结196

第8章 聚类和数据分割198

8.1 什么时候使用数据分割和聚类198

8.2 R对聚类的支持198

8.3 使用RevoScaleR进行循环分析199

8.4 一个称为Playwith的GUI200

8.5 使用Rattle进行聚类分析202

8.6 本章用过的命令小结210

第9章 预测和时间序列模型212

9.1 时间序列简介212

9.2 时间序列和预测方法212

9.3 时间序列模型的种类217

9.4 处理日期-时间数据218

9.5 使用R commander GUI的epack插件219

9.6 本章用过的命令小结226

第10章 数据导出和输出229

10.1 本章用过的命令小结232

第11章 优化R代码233

11.1 有效编码的例子233

11.2 定制R软件启动235

11.3 代码编辑器236

11.4 增强的代码编辑器的优点240

11.5 访谈：J.J.Allaire， RStudio的创造者240

11.6 Revolution R——一个高效的环境241

11.7 评估代码效率242

11.8 使用system. time来评估编码效率244

11.9 使用GUIs学习并更快编写R代码245

11.10 并行编程245

11.11 使用硬件解决方案246

11.12 本章用过的命令小结246

第12章 更多的培训文献248

12.1 Cran Views248

12.2 阅读材料249

12.3 R中使用的其他GUIs250

12.4 本章用过的命令小结255

第13章 R应用案例研究256

13.1 使用R进行网络分析256

13.2 使用R进行社交媒体分析259

13.3 使用R进行RFM分析262

13.4 使用R建立倾向模型263

13.5 使用R建立金融风险模型264

13.6 使用R进行药物分析264

13.7 分析方面的阅读文选264

13.8 商务分析师为什么应该学习R语言267

13.9 分析生涯268

13.10 本章用过的命令小结270

索引271