《大數(shù)據(jù)分析 R基礎及應用》讀書筆記思維導圖

思維導圖PPT模板《大數(shù)據(jù)分析R基礎及應用》最新版讀書筆記，下載可以直接修改大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)基礎相關專題數(shù)據(jù)分析技術案例可視化函數(shù)語言基本操作繪圖實證信息應用第章動態(tài)本書關鍵字分析思維導圖01編委第二部分R語言第一部分大數(shù)據(jù)簡介第三部分專題實證研究目錄03020405第四部分RHadoop案例分析附錄二深圳國泰安教育技術股份有限公司簡...附錄一國泰安CSMAR數(shù)據(jù)下載參考文獻目錄070608內(nèi)容摘要在大數(shù)據(jù)時代，R以其強大的數(shù)據(jù)分析挖掘、可視化繪圖等功能，越來越受到社會各個領域的青睞?，F(xiàn)在，R的計算引擎、性能、程序包都得到了提升，其中R與大數(shù)據(jù)分析平臺Hadoop的結合，實現(xiàn)了R對大數(shù)據(jù)的分析式處理分析。這些不僅大大擴展了R的應用，也擴大了R在各行業(yè)的需求。為了更好地適應新形勢，掌握大數(shù)據(jù)分析處理的相關知識是很有必要的。本書從理論基礎、方法、實證三方面詳細地闡釋了R和RHadoop的相關理論、技術以及應用，使讀者了解大數(shù)據(jù)的基礎概念，掌握R以及Rhadoop大數(shù)據(jù)分析技術。本書不僅適合高等院校的各相關專業(yè)的本?？粕?、研究生，也適合零編程基礎的科研人員以及對大數(shù)據(jù)分析技術感興趣的人士閱讀。本書在內(nèi)容的選擇和結構的安排上進行了深入的思考，使得不論是R或RHadoop的初學者還是具備一定相關專業(yè)知識的人員都能從本書中得到一定的收獲或啟發(fā)。編委第一部分大數(shù)據(jù)簡介第2章大數(shù)據(jù)相關技術第1章大數(shù)據(jù)概述第一部分大數(shù)據(jù)簡介1.1大數(shù)據(jù)的概念1.2大數(shù)據(jù)的特征1.3大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生1.4大數(shù)據(jù)應用案例第1章大數(shù)據(jù)概述2.1數(shù)據(jù)采集和準備2.2分布式數(shù)據(jù)庫2.3分布式數(shù)據(jù)分析框架2.4大數(shù)據(jù)分析與R2.5國泰安的大數(shù)據(jù)12345第2章大數(shù)據(jù)相關技術第二部分R語言第3章R語言簡介第4章R語言基本操作第5章R語言繪圖第6章R語言數(shù)據(jù)分析第二部分R語言3.1R語言概述3.3R的包3.2R的下載、安裝和使用第3章R語言簡介4.1數(shù)據(jù)結構4.2數(shù)據(jù)的基本操作4.3數(shù)據(jù)的管理4.4常用函數(shù)第4章R語言基本操作5.1繪圖參數(shù)5.3低級繪圖函數(shù)5.2高級繪圖函數(shù)第5章R語言繪圖6.1數(shù)據(jù)處理基礎函數(shù)6.3多元統(tǒng)計分析6.2描述性統(tǒng)計分析第6章R語言數(shù)據(jù)分析第三部分專題實證研究第7章金融時間序列建模專題第8章動態(tài)面板數(shù)據(jù)專題第9章數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}第10章信息可視化專題第三部分專題實證研究7.1金融時間序列7.3GARCH模型7.2ARMA模型第7章金融時間序列建模專題8.2動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的系統(tǒng)GMM估計8.1GMM估計第8章動態(tài)面板數(shù)據(jù)專題9.1關聯(lián)規(guī)則9.2降維分析9.3社交網(wǎng)絡分析9.4貝葉斯分類法第9章數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}9.5決策樹9.7支持向量機9.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡第9章數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}10.2可視化實例10.1繪制地圖第10章信息可視化專題第四部分RHadoop案例分析第12章RHadoop環(huán)境下案例分析第11章RHadoop的基本操作第四部分RHadoop案例分析11.1數(shù)據(jù)文件的讀取11.3基本函數(shù)11.2包的加載第11章RHadoop的基本操作12.1回歸分析12.2Logistic分析12.3判別分析12.4聚類分析第12章RHadoop環(huán)境下案例分析12.5主成分分析12.6因子分析12.7商品推薦算法12.