R语言SQL实战指南

这本R语言入门书籍被公认为非常优秀，简单易懂，内容广泛。只需跟着书中的代码实践，您就能够轻松掌握。除了代码实现，书中还涵盖了算法概述，非常值得推荐。

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。

本书融合数据挖掘主要技术与案例讲解，附有完整代码。

利用R语言获取研报数据，内容包含评级、推荐时间、股票代码以及研报正文。

R语言速成指南：45分钟掌握数据分析利器 这份简洁的手册将带您快速了解R语言的核心功能，助您在短时间内掌握数据分析技能。 数据处理 数据导入与导出：学习如何从各种来源（如CSV、Excel、数据库）导入数据，以及将分析结果导出为不同格式。 数据清洗与整理：掌握数据清洗技巧，处理缺失值、异常值，并进行数据转换和重塑，为分析做好准备。 统计绘图 基础绘图：探索R语言强大的绘图系统，创建散点图、折线图、柱状图等常见图形。 高级绘图：学习使用ggplot2包创建精美且信息丰富的可视化效果，例如密度图、箱线图、热图等。 图形定制：掌握调整颜色、标签、标题、图例等图形元素的方法，使您的图表更具表现力和专业性。 数据分析 统计函数：了解并使用R语言丰富的统计函数库，进行描述性统计、假设检验、回归分析等。 高级函数：探索R语言函数式编程的强大功能，例如使用apply函数族进行高效的数据处理。 掌握这些核心技能，您将能够使用R语言进行数据分析、统计建模和可视化，开启您的数据科学之旅。

R语言是一种集统计分析和作图功能于一体的软件，由Ross Ihaka和Robert Gentleman创立。它源自S语言，但两者在设计理念上有所不同。具体详情可参考Ihaka & Gentleman (1996)或R-FAQ文档。

以NBA篮球数据为案例，详细介绍如何利用R语言进行数据挖掘和分析。内容包括数据获取、清洗、分析和可视化等步骤，适合有一定编程基础的读者学习。

这本书强调实用性，详细介绍了R语言的广泛应用和强大功能，展示了统计分析的实际示例，特别是对于处理混乱、不完整和非正态数据提供了优雅的解决方案。作者不仅涵盖了统计分析，还详细探讨了数据探索和可视化功能。新版进行了大量更新，新增了近200页内容，包括数据挖掘、预测分析和高级编程。

在大数据分析领域，R语言因其强大的统计计算能力和丰富的可视化库而被广泛应用于处理和解析海量数据。本案例主要探讨了如何使用R语言进行离群点检测，以及如何通过相关系数分析来评估数据的相关性。 离群点检测 离群点检测是数据分析中的重要环节，它帮助识别并排除可能对整体分析结果产生误导的极端值。在这个例子中，采用了DB方法（基于聚类的离群点检测）。通过kmeans()函数将数据分为三类，计算每个样本到三个聚类中心点的距离，并构建一个矩阵Dsit。然后通过apply()函数找到每行（样本）的最小距离值y，并确定y矩阵的95%分位数a。最终筛选出距离大于分位数a的样本作为离群点。代码中首先读取数据并进行预处理（如中心化），然后执行K-means聚类、计算欧式距离，最后进行离群点检测并用图形可视化，红色标记离群点。 最优秀学生检测 第二个例子展示了最优秀学生检测分析，一种基于归一化的离群点检测方法。数据被转换成矩阵并标准化，使所有变量在同一尺度上。对负相关的前三列进行正相关转换，再计算标准化数据与平均值的差异，最后根据差异分位数筛选出离群点。此法帮助识别在特定指标上表现异常优秀的学生。 相关性分析 RV分析是一种评估变量间线性相关性的度量。通过计算X和Y的协方差矩阵及其方差，得到相关系数。若RV系数接近1，表明X可很好地预测Y。此方法在数据相关性分析和预测能力评估中很有用。 以上三种方法展示了R语言在大数据分析中的实用技巧，如离群点检测、标准化和相关性分析。通过这些技术，分析师可更深入理解数据结构、发现潜在问题并作出准确决策。在实际工作中，结合dplyr包进行数据操作，ggplot2包进行可视化可进一步提升分析效率和效果。