《R語言在商務(wù)分析中的應(yīng)用》審視商務(wù)分析師所執(zhí)行的一些最普通的任務(wù)，并幫助用戶瀏覽R中大量的信息和4000個(gè)R程序包。有了這些信息，讀者便能夠以最少的付出去挑選完成分析任務(wù)的程序包，并達(dá)到最大的效用。在這本書中強(qiáng)調(diào)使用圖形用戶界面GUI，以進(jìn)一步減少和彎曲R學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)曲線。本書旨在幫助讀者啟動(dòng)商務(wù)分析，包括數(shù)據(jù)可視化、網(wǎng)絡(luò)分析和社交媒體分析的代碼示例、聚類、回歸模型、文本挖掘、數(shù)據(jù)挖掘模型和預(yù)測(cè)等章節(jié)。書中試圖使讀者了解商務(wù)分析主題的廣度，而不是用不必要的深度埋沒讀者。本書所包含的參考文獻(xiàn)和鏈接使讀者能夠從事商務(wù)分析的各種主題。

本書針對(duì)使用R為分析工具的商務(wù)分析師而編寫，涵蓋了其中的基礎(chǔ)編程技能。請(qǐng)注意本書的使用范圍既非統(tǒng)計(jì)理論研究，亦非研究生階段層面的統(tǒng)計(jì)研究，而是適用于商務(wù)分析的從業(yè)者。商務(wù)分析（BA）是商業(yè)領(lǐng)域所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)探索和調(diào)查研究領(lǐng)域。商業(yè)智能（BI）是指機(jī)構(gòu)中信息的無縫傳播，這主要包括商務(wù)領(lǐng)域決策支持所使用的過去和當(dāng)前的商務(wù)指標(biāo)。數(shù)據(jù)挖掘（DM）是使用算法和統(tǒng)計(jì)方法從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新模式的一個(gè)過程。這三項(xiàng)的區(qū)分是，BI主要是當(dāng)前的報(bào)告，BA是用來預(yù)測(cè)和制定戰(zhàn)略的模型，而DM與大數(shù)據(jù)中的模式相匹配。R統(tǒng)計(jì)軟件是世界上增長最快的分析平臺(tái)，并在學(xué)術(shù)界和企業(yè)界都樹立了穩(wěn)健、可靠和準(zhǔn)確的聲譽(yù)。

目錄

1 為什么要用R
1.1 為什么把R劃分為一個(gè)完整的分析環(huán)境
1.2 與其他分析程序包相比R的其他優(yōu)勢(shì)
1.3 R作為統(tǒng)計(jì)語言和分析平臺(tái)的差異
1.4 使用R的成本和收益
1.5 同時(shí)使用SAS和R
1.6 簡(jiǎn)短的采訪：用JMP實(shí)現(xiàn)R
2 R 的基礎(chǔ)配置
2.1 為商務(wù)分析設(shè)置R的一些選擇
2.2 下載和安裝R
2.3 安裝R程序包
2.4 在R中啟動(dòng)教程
2.5 R的數(shù)據(jù)類型
2.6 對(duì)約翰•?？怂?mdash;—R的Rcmdr GUI的創(chuàng)造者的簡(jiǎn)短訪談
2.7 本章用過的命令小結(jié)
3 R界面
3.1 R統(tǒng)計(jì)語言的界面
3.2 R基礎(chǔ)知識(shí)
3.3 R圖形用戶界面的優(yōu)點(diǎn)和局限性
3.4 GUI清單
3.5 R GUIs總結(jié)
3.6 在其他軟件中使用R
3.7 R的Web界面
3.8 訪談：將R用作基于web的應(yīng)用程序
3.9 使用R進(jìn)行云計(jì)算
3.10 Google和R
3.11 訪談：在谷歌中使用R
3.12 訪談：在cloudnumbers.com通過云計(jì)算使用R
3.13 本章用過的命令小結(jié)
4 數(shù)據(jù)處理
4.1 分析式數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)
4.2 較小數(shù)據(jù)集的讀取方法
4.3 一些常見的分析任務(wù)
4.4 使用R進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的分析
4.5 比較R圖形用戶界面的數(shù)據(jù)輸入
4.6 與數(shù)據(jù)庫及商業(yè)智能系統(tǒng)一起使用R
4.7 本章用過的命令小結(jié)
4.8 引文和參考文獻(xiàn)
4.9 更多的資源
5 探索數(shù)據(jù)
5.1 商務(wù)指標(biāo)
5.2 數(shù)據(jù)可視化
5.3 圖示的參數(shù)
5.4 在R中創(chuàng)建圖
5.5 使用ggplot2畫更好的圖
5.6 交互式的圖
5.7 GrapheR：繪制簡(jiǎn)單圖的R GUI
5.8 Deducer：高級(jí)數(shù)據(jù)可視化GUI
5.9 調(diào)色板
5.10 訪談：哈德利•威克姆（Hadley Wickham），ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis的作者
5.11 本章用過的命令小結(jié)
6 構(gòu)建回歸模型
6.1 線性回歸
6.2 邏輯斯蒂回歸
6.3 風(fēng)險(xiǎn)模型
6.4 評(píng)分卡
6.5 在R中構(gòu)建回歸模型的一些有用的函數(shù)
6.6 使用R Cmdr建立回歸模型
6.7 回歸模型的其他程序包
6.8 PMML
6.9 本章用過的命令小結(jié)
7 使用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘
7.1 定義
7.2 Rattle：R中的一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘GUI
7.3 訪談：格雷厄姆•威廉姆斯（Graham Williams），Data Mining with Rattle and R的作者
7.4 使用R進(jìn)行文本挖掘分析
7.5 谷歌預(yù)測(cè)API
7.6 數(shù)據(jù)挖掘者的數(shù)據(jù)隱私
7.7 本章用過的命令小結(jié)
8 聚類和數(shù)據(jù)分割
8.1 什么時(shí)候使用數(shù)據(jù)分割和聚類
8.2 R對(duì)聚類的支持
8.3 使用RevoScaleR進(jìn)行循環(huán)分析
8.4 一個(gè)稱為Playwith的GUI
8.5 使用Rattle進(jìn)行聚類分析
8.6 本章用過的命令小結(jié)
9 預(yù)測(cè)和時(shí)間序列模型
9.1 時(shí)間序列簡(jiǎn)介
9.2 時(shí)間序列和預(yù)測(cè)方法
9.3 時(shí)間序列模型的種類
9.4 處理日期-時(shí)間數(shù)據(jù)
9.5 使用R commander GUI的epack插件
9.6 本章用過的命令小結(jié)
10 數(shù)據(jù)導(dǎo)出和輸出
10.1 本章用過的命令小結(jié)
11 優(yōu)化R代碼
11.1 有效編碼的例子
11.2 定制R軟件啟動(dòng)
11.3 代碼編輯器
11.4 增強(qiáng)的代碼編輯器的優(yōu)點(diǎn)
11.5 訪談：J.J. Allaire，RStudio的創(chuàng)造者
11.6 Revolution R——一個(gè)高效的環(huán)境
11.7 評(píng)估代碼效率
11.8 使用system.time來評(píng)估編碼效率
11.9 使用GUIs學(xué)習(xí)并更快編寫R代碼
11.10 并行編程
11.11 使用硬件解決方案
11.12 本章用過的命令小結(jié)
12 更多的培訓(xùn)文獻(xiàn)
12.1 Cran Views
12.2 閱讀材料
12.3 R中使用的其他GUIs
12.4 本章用過的命令小結(jié)
13 R應(yīng)用案例研究
13.1 使用R進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析
13.2 使用R進(jìn)行社交媒體分析
13.3 使用R進(jìn)行RFM分析
13.4 使用R建立傾向模型
13.5 使用R建立金融風(fēng)險(xiǎn)模型
13.6 使用R進(jìn)行藥物分析
13.7 分析方面的閱讀文選
13.8 商務(wù)分析師為什么應(yīng)該學(xué)習(xí)R語言
13.9 分析生涯
13.10 本章用過的命令小結(jié)
索引