本书首先介绍数据分析的方法论，然后介绍数据分析的相关模型方法，并进一步通过数据分析案例，讲解数据分析的思维、方法及模型实现过程。本书重点介绍R语言在数据分析方面的应用，让读者能够快速地使用R语言进行数据分析、构建模型。 

本书分为17章，内容包括：使用R语言获取数据、数据分析中的数据处理与数据探索、生存分析、主成分分析、多维缩放、线性回归模型、逻辑回归模型、聚类模型、关联规则、随机森林、支持向量机、神经网络、文本挖掘、社交网络分析，以及关于R语言数据分析的两个延伸内容：H2O机器学习和R语言爬虫。 

本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合R语言的入门读者和进阶读者阅读，也适合数据分析人员、数据挖掘人员等其他数据科学从业者。另外，本书也适用于统计学、计算机、机器学习、数学等相关专业的本科生、研究生使用。

米霖，毕业于华中农业大学，本科数学专业，研究生统计学专业，8年R语言项目经验，擅长机器学习、统计模型。曾开发了多门R语言相关课程，课程包括《Shiny 初级教程》《R包开发》《H2O机器学习模型》《信用评分模型开发》《R语言文本挖掘》等，学员累计超过5000人。完成过很多数据分析项目，例如广告虚假流量识别项目（通过虚假流量数据的挖掘帮助企业节省了上百万元的营销成本），信贷中的信用评分项目，电商风控项目等。

8年实战经验，带你搞定R语言数据分析，有理论，有应用，有技巧

系统：从数据读取、网络爬虫，到数据分析方法，应有尽有 

全面：介绍了最常用的12种数据分析方法

实战：针对每种方法，都给出了实现代码，拿来就用

图解：提供了59张数据分析图，方便读者学习

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目 录

第1章 数据分析项目的流程

1.1数据分析项目中的角色1

1.2数据分析项目的阶段2

1.2.1制定目标3

1.2.2收集数据3

1.2.3数据处理和分析4

1.2.4构建模型7

1.2.5评估模型8

1.2.6展示结果9

1.2.7部署与维护模型10

1.3总结10

第2章 数据的读取

2.1 RData数据11

2.2 readr高效读取数据13

2.3读取Excel数据16

2.4读取SPSS、SAS、STATA数据17

2.5 R语言操作数据库19

2.6总结23

第3章 数 据 探 索

3.1缺失值的识别与处理24

3.1.1缺失值的识别与描述性统计25

3.1.2缺失值的可视化展示26

3.1.3缺失值的处理方法28

3.2异常值33

3.3 dlookr数据处理包38

3.3.1所有变量的一般性诊断38

3.3.2数值型变量的诊断39

3.3.3分类变量的诊断39

3.3.4异常值的诊断40

3.3.5创建诊断报告41

3.3.6数据处理42

3.3.7缺失值处理43

3.3.8异常值处理44

3.3.9数据转换46

3.3.10数据分箱49

3.3.11创建数据转换报告52

3.4数据相关性53

3.5自动化创建数据探索报告57

3.6总结60

第4章生存分析

4.1生存分析的基本内容61

4.2使用R语言进行生存分析64

4.3非参数模型66

4.3.1使用Kaplan-Meier方法拟合数据66

4.3.2 Kaplan-Meier方法的可视化68

4.4半参数模型生存分析方法70

4.4.1构建Cox模型70

4.4.2检查假设71

4.4.3 Coxph模型可视化73

4.4.4预测74

4.4.5分层75

4.5参数模型77

4.6随机生存森林模型80

4.7总结82

第5章主成分分析

5.1概述83

5.1.1维度相关的问题83

5.1.2检测多重共线性84

5.1.3方差膨胀因子84

5.2主成分分析详解85

5.2.1主成分分析的定义85

5.2.2主成分分析的简单原理86

5.2.3主成分分析的算法87

5.3使用R语言进行主成分分析88

5.3.1主成分分析的实现89

5.3.2主成分分析案例91

5.4总结96

第6章多维缩放

6.1 MDS的工作原理97

6.3 MDS的优点105

6.2在R语言中实现MDS 98

6.4总结106

第7章线性回归模型

7.1线性回归模型概述107

7.2在R语言中实现回归模型108

7.2.1图形分析109

7.2.2建立线性模型114

7.2.3回归模型的图形诊断119

7.2.4预测模型122

7.2.5抽样方法124

7.3总结126

第8章逻辑回归模型

8.1逻辑回归的原理127

8.2在R语言中实现逻辑回归模型128

8.2.1数据探索129

8.2.2构建逻辑回归模型131

8.2.3逻辑回归预测133

8.2.4逻辑回归模型评估133

8.3总结136

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