在未来，容易上手的程序语言与免费的教材只会越来越普及，唯有不错的资料素养和决策分析能力，才能真正让你出类拔萃！
◎内行引入门→本书作者实力雄厚，拥有多年教学经验，更是R语言中文版的编译者。
◎功力就大增→解析型企业、时间序列、决策树、随机森林等十个大数据核心讲题帮你全方位大提升！
◎思维超展开→程序语言专业讲解与发人省思的分析探讨同步帮你掌握关键。
◎展望大未来→每讲皆以国际化的大数据时事开头，引发学习兴趣，增进视野高度！

我分类故我在！大数据也要大思维！思维革新比数据技术更重要！
在商业分析和商业智慧的场景下，人们需要的是建构大数据，而不是从巨量资料当中“大海捞针”。
如果只是把资料变多，认知学习能力的维度却没有变高，接下来会如何？从少量数据都学习不到的价值，大数据只会让它更遥不可及。
大数据时代来临，获取数据和信息的技术越发精进，每天产生的数据量也越来越庞大，该如何发挥庞大信息的影响力呢？未来，容易上手的程序语言与免费的教材只会越来越普及，唯有不错的资料素养和决策分析能力才能真正让你出类拔萃！
本书内容丰富，从多个角度切入，探讨大数据所推荐的工具，例如R Commander、决策树、随机森林与R语言强大的视觉化功能。除了概念解析之外，作者更逐行解析专业程序语言，再加码实际操作与应用功能说明。本书非常适合作为R语言的基础自学书。

第1讲分析型企业的概念001
大数据有大用007
数据分析过程涉及的两个大数据环境009
算法的概念013
数据分析之信息概论017
测量的哲学——自我学习之路030
本书内容安排032
第2讲统计分布的数字特征037
统计图040
平均值041
四分位距043
标准差045
偏度047
峰度049
分析大数据时需要注意的问题051
商业模式的数字挑战052
第3讲时间序列053
时间序列的概念057
时间序列的特点057
时间序列分析之低频分析059
时间序列的分类分析061
时间序列分析之日高频分析069
分类分析072
时间序列分析之日内高频分析077
分析大数据时需要注意的问题080
预测失灵081
第4讲期望值与信赖区间083
期望的概念087
简单的统计原理087
R Commander项目实战096
残差诊断103
R语言程序实战113
分析大数据时需要注意的问题117
基于区块链的决策思考120
第5讲二元选择模型与Logistic模型123
二元选择模型126
R Commander项目实战131
R语言程序实战137
分析大数据时需要注意的问题142
大数据的经济预测144
第6讲主成分分析147
主成分分析的概念150
R Commander项目实战153
R语言程序实战168
分析大数据时需要注意的问题173
都是预测惹的祸174
第7讲聚类分析177
聚类分析的基本概念180
R Commander项目实战184
R语言程序实战196
分析大数据时需要注意的问题203
平台经济的数据决策204
第8讲决策树207
决策树的概念210
决策树的分类原理210
R Commander项目实战213
R语言程序实战222
分析大数据时需要注意的问题230
当数据变成噪声232
第9讲随机森林235
随机森林的概念238
随机森林的特点239
R Commander项目实战239
R语言程序实战248
分析大数据时需要注意的问题250
都是随机惹的祸251
第10讲购物车分析253
购物车分析的概念256
关联分析的原理256
R Commander项目实战258
R语言程序实战263
分析大数据时需要注意的问题278
数据产品化——大数据决策的最后一段路280
附录A关于R语言的安装283
R语言简介及安装284
R Commander简介291
安装R Commander292
附录B rattle包的安装295
加载外部数据298
加载R语言内置数据301
附录C数据文件的读取和MySQL数据库的使用303
数据的读取304
使用数据库读取数据317
常用的数据处理函数321
数据计算函数apply()家族322