数据挖掘与R语言应用

随着数据挖掘技术的快速发展，R和Python等开源软件逐渐成为热门工具。然而，对于初学者而言，这些软件的学习曲线较为陡峭，如何将理论知识应用于实际业务场景也是一大挑战。 本书以解决实际业务问题为导向，系统介绍基于R语言的数据挖掘方法，并结合具体案例讲解如何构建稳健的数据挖掘模型。 与Python相比，R语言在统计分析、计量经济学等领域更具优势，并且拥有广泛的用户基础。R语言不仅可以与Oracle、SQL Server等数据库软件结合使用，突破内存限制，还能够与Hadoop、Spark等大数据分析平台进行连接，扩展其应用场景。

想掌握统计和数据挖掘专家开发的软件吗？这本书通过丰富的案例，带你领略 R 语言的强大功能。

详细介绍了《R语言与数据挖掘》一书中的统计学代码实现，涵盖了聚类和分类树等内容。

R语言数据挖掘经典案例解析，帮助解决数据挖掘常见问题。

本教程提供关于R语言数据挖掘方面的知识。

本书融合数据挖掘主要技术与案例讲解，附有完整代码。

数据挖掘语言包含数据挖掘查询语言、建模语言和通用语言，支持临时、交互式数据挖掘，便于知识发现。每种语言各有特点： 数据挖掘查询语言：侧重于查询和检索 数据挖掘建模语言：专注于构建模型 通用数据挖掘语言：融合多种功能，涵盖数据预处理、建模、可视化等

使用R语言进行数据分析和数据挖掘。

这份PPT 带您探索 R 语言的魅力，并深入讲解其在数据科学领域的应用。内容涵盖： R 语言基础语法与数据结构 常用数据分析算法与 R 语言实现 R 语言在数据挖掘中的应用案例 Spark 平台上的 R 语言开发与实践