导语

  

内容提要

  

    数据分析、数据挖掘的本质是探寻数据背后的逻辑，挖掘人们的欲望、需求、态度等。宋云生、张坚洪、黎新年著的《探寻数据背后的逻辑(R语言数据挖掘之道)》不仅仅教会读者如何掌握数据挖掘相关技能，更教会读者如何从数据挖掘结果中分析出更深层次的逻辑。
    本书主要介绍使用R语言进行数据挖掘的过程。具体内容包括R软件的安装及R语言基础知识、数据探索、数据可视化、回归预测分析、时间序列分析、算法选择流程及十大算法介绍、数据抓取、社交网络关系分析、情感分析、话题模型、推荐系统，以及数据挖掘在生物信息学中的应用。另外，本书还介绍了R脚本优化相关内容，使读者的数据挖掘技能更上一层楼。
    本书适合从事数据挖掘、数据分析、市场研究的工作者及学生群体，以及对数据挖掘和数据分析感兴趣的初级读者。

第1章  万事不只开头难
  1.1  工欲善其事，必先利其器：安装
    1.1.1  安装R和R
    1.1.2  安装数据包
    1.1.3  数据包加载、卸载、升级，查看帮助文档
    1.1.4  什么样的R包值得相信
  1.2  了解R的对象
    1.2.1  如何进行常见的算术运算
    1.2.2  R语言的三大数据类型
    1.2.3  向量及其运算
    1.2.4  因子变量鲜有人知的秘密
    1.2.5  矩阵相关运算及神奇的特征值
    1.2.6  数据框及其筛选、替换、添加、排序、去重
    1.2.7  与数组（array）相比，表单（list）的用处更加广泛
    1.2.8  如何进行数据结构之间的转化
  1.3  R语言的重器：函数
    1.3.1  自编函数
    1.3.2  有用的R字符串函数
  1.4  控制流在R语言里只是一种辅助工具
    1.4.1  判断
    1.4.2  循环
  1.5  数据的读入与输出
    1.5.1  常见数据格式的输入／输出（CSV、TXT、RDATA、XLSX）
    1.5.2  数据库连接：Oracle、MySQL及Hive
    1.5.3  乱码就像马赛克一样让人讨厌
第2章  数据探索，招招都是利器
  2.1  不要在工作后才认识“脏数据”
    2.1.1  以老板信服的方式处理缺失数据
    2.1.2  异常值预警
    2.1.3  字符处理正则表达式不再是天书
  2.2  数据透视、数据整形、关联融合与批量处理
    2.2.1  还忘不掉Excel的数据透视表吗
    2.2.2  你能给数据做整形手术吗：long型和wide型
    2.2.3  关联合并表
    2.2.4  数据批处理：R语言里最重要的一个函数家族：*pply
  2.3  一招完成数据探索报告
  2.4  拯救你的很多时候是基础理论
    2.4.1  参数检验及非参检验
    2.4.2  学了很多算法却忘了方差分析
    2.4.3  多因素方差分析及协方差作用
    2.4.4  很多熟悉的数据处理方法已经成笑话，工具箱该换了
第3章  从商务气质的数据可视化说起
  3.1  说说数据可视化的专业素养
    3.1.1  数据可视化历史上有多少背影等你仰望
    3.1.2  商务图表应该具有哪些素质
    3.1.3  那些你不知道的图表误导性伎俩
    3.1.4  如何快速解构著名杂志的图表
  3.2  ggplot2包：一个价值8万美元的态度
    3.2.1  一张图学会ggplot2包的绘图原理
    3.2.2  基础绘图科学：ggplot2包的主题函数继承关系图（关系网络图）
    3.2.3  基础图表一网打尽
    3.2.4  古老的地图焕发新颜
  3.3  将静态图转为D3交互图表：plotly
  3.4  从基础到进阶的变形图表
    3.4.1  马赛克图（分类变量描述性分析）
    3.4.2  Sankey图和chordDiagram图
第4章  分位数回归模拟股票指数风险通道
  4.1  用线性回归预测医院的药品销售额
  ……
第5章  时间序列分析
第6章  选择什么算法也有一套流程
第7章  深入浅出十大算法
第8章  数据抓取
第9章  不可不说的社交网络关系
第10章  情感分析：一种准确率高达90%的新方法？
第11章  话题模型：很多牛人过不去的坎儿
第12章  排名就是简单的推荐系统吗？
第13章  生物信息学中的数据挖掘案例
第14章  产品化：关于内存、速度和自动化