R语言研报抓取实战

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。

R语言SQL实战指南 本指南讲解如何在R语言中运用SQL，涵盖加载必要R包、R语言中SQL语法要点等。通过案例解析，帮助您快速掌握在R语言环境下进行数据操作的技巧。 核心内容： 加载R包: 演示如何加载DBI、RSQLite等R包，为SQL操作奠定基础。 R语言SQL语法: 详细解释R语言中SQL语法的特殊性，以及与标准SQL语法的差异，避免错误。 案例教学: 通过实际案例，展示如何在R语言中执行SQL查询、数据更新等操作，帮助您理解实际应用场景。

本书融合数据挖掘主要技术与案例讲解，附有完整代码。

R 语言的数据能力一直都挺硬的，尤其是你要搞数据或者建模的时候，用起来顺手又不啰嗦。《R 语言数据挖掘实战》就是那种“打开就能用”的资料，实战例子也不少，适合边学边上手，效率还蛮高。 R 语言的数据能力一直都挺硬的，尤其是你要搞数据或者建模的时候，用起来顺手又不啰嗦。《R 语言数据挖掘实战》就是那种“打开就能用”的资料，实战例子也不少，适合边学边上手，效率还蛮高。 书里用的是比较常见的数据流程，像是数据清洗、变量转换、建模再到结果可视化，一条龙搞定。比如用dplyr配合ggplot2做图，效果直接，样式也比较清爽，适合快速出图应急。 像做市场、用户分群、或者想跑跑聚类、决策树的，都能找到对应的

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。

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。

R 语言的异常检测功能真的是数据里少不了的一环。像单变量和多变量检测，配合时间序列的场景，真的实用，尤其是金融、传感器这些领域的数据时。方法多，工具全，响应还挺快，挺适合做一线数据清洗的。 R 语言中的异常检测挺好用的一点是，多模型都是现成的，像基于模型的检测，你只要稍微懂点回归或聚类，就能玩得转。嗯，像tsoutliers这种包，用起来蛮方便，自动化也比较高。 如果你碰到时间序列的数据，建议优先用一些带窗口机制的方法，比如滑动平均、季节性分解。稳定性强，误判率低。对了，多变量时间序列的维度简化这篇讲得蛮细，可以去看看。 还想多了解点？可以顺手看看异常检测技术综述，里面把各类方法都盘了一遍，适

R 语言的数据课里，《生物信息学中的数据》算是蛮经典的一本了。作者是 Rafael A. Irizarry 和 Michael I. Love，都是搞统计和生物信息学的老手，写得挺接地气，尤其适合刚接触 R 的你，想把基础打牢一点的。 R 语言的安装、RStudio 环境配置、基础语法这些全都有，比较细。像dplyr的用法也讲了，还带着实战例子，高通量数据的时候用得上。书里还有不少对统计符号的解释，别小看这些，多人不准就是这块卡壳。 书的后半部分讲的就更硬核了，统计推断那块内容挺全的。像t 检验、中心极限定理、置信区间这种经典理论，都有举例，搞清楚这些，再遇到实验数据就知道该咋下手了。还有蒙特

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。