使用R进行数据分析与图形化展示

数据挖掘和机器学习在某些人看来，可能显得门槛较高。实际上，大多数数据挖掘工程师专注于特征提取、算法选择和参数调优，而不必深入算法实现或优化。因此，一款能够便捷提供这些功能的工具显得尤为重要。Weka，全称怀卡托智能分析环境，是一款免费且基于JAVA环境开源的数据挖掘和机器学习软件，可在其官方网站上获取。

matplotlib是一款用于数据分析和绘图的强大工具，可以直接在anaconda中调用。在pycharm中使用matplotlib时，需先安装该库，方法是在cmd界面输入pip install matplotlib命令。对于数据分析，推荐使用anaconda软件包。

数据挖掘、预测分析和统计技术通常不会成为重大新闻。然而，New YorkTimes去年引用了Google首席经济学家HalVarian对未来十年统计学家的巨大需求之预测。他们还发表了一篇有关日益流行的R语言作为数据分析工具的文章。R是SPSS和SAS等统计软件的一个开源替代品。它类似于S语言（由JohnChambers和贝尔实验室的其他人员开发），同样受到Scheme（一种重要的

视觉是人们感受世界、认识自然的最重要依靠。数据可视化的目的在于：通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。MATLAB一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。本章将系统地阐述：离散数据表示成图形的基本机理；曲线、曲面绘制的基本技法和指令；特殊图形的生成和使用示例；如何使用线型、色彩、数据点标记凸现不同数据的特征；如何利用着色、灯光照明、反射效果、材质体现和透明度处理渲染、烘托表现高维函数的性状；如何生成和运用标识，画龙点睛般地注释图形；如何显示和转换unit8、unit16、double三种不同数据类型所体现的变址、灰度和真彩图

当前正在审查的论文涉及MATLAB中的河岸侵蚀模型。使用提供的数据克隆模型仓库至您喜欢的目录： cd my/fav/directory git clone https://github.com/mitchellmcm27/streambank-model.git。启动Matlab，导航至新创建的streambank-model文件夹中的Matlab文件树，加载“model_data.mat”以导入包含必要输入数据的表格： load('model_data')。要在单个站点上运行模型，使用以下命令： train_model_monthly(model_data(44,:), 'animate')

利用SAS软件进行数据分析，包括数据基础知识、计算机管理、SAS数据集处理、探索性数据分析和统计分析案例。

Python在数据分析领域因其强大的库支持和易读性备受青睐。这个压缩包“使用Python进行数据分析的批量处理工具集.zip”包含了进行批量数据分析所需的基础元素。将详细探讨Python在批量数据处理中的应用及相关知识点。Pandas库作为核心工具，提供了DataFrame和Series两种灵活高效的数据结构，适合各类数据处理操作。数据导入与清洗、预处理、数据探索、数据整合、批量处理、数据分组与聚合以及数据建模与预测等内容都将涵盖在内。

本书致力于探讨如何通过R和Hadoop平台实现可扩展的数据分析操作。适合数据科学家、统计学家、数据架构师和工程师，帮助他们处理和分析大规模信息。

无论您是数据分析领域的初学者，还是希望提升数据分析技能，这本书都是您理想的选择。