本书首先简要介绍了R软件的基础知识（安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等）。然后通过四个数据挖掘的实际案例 （藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类）介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术，从无监督的 数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体 系。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，找到自己实际问题的解决方案。
本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀教材，也可以作为数据挖掘的工具书。
机器学习：实用案例解析
机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技 术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。
全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包 含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件 箱，回归模型：预测网页访问量，正则化：文本回归，最优化：密码破解，无监督学习：构建股票市场指数，空间相似度：用投票记录对美国参议员聚类，推荐系 统：给用户推荐R语言包，社交网络分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突 出理论联系实际，富有启发性，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种 用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。
R语言经典实例
本书涵盖200多个R语言实用方法，可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析酣一切工具，但是R本身的结 构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你 马上应用R高效地工作。
每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户，《R语言经典实例》将帮助 你步入R的殿堂；对于R的资深用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。本书由蒂特 著。
R语言编程艺术
R语言是世界上最流行的用于数据处理和统 计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播，医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之， 在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。
本书将带领你踏上R语言软件开发之旅，从最 基本的数据类型和数据结构开始，到闭包、递归和匿名函数等高级主题，由浅入深，讲解细腻，读者完全不需要统计学的知识，甚至不需要编程基础。而书中提到的 很多高级编程技巧，都是作者多年编程经验的总结，对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例，这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目，都 是与数据分析相关的，生动展示了R语言在统计学中的高效应用。
金融数据分析导论：基于R语言
本书由统计学领域著名专家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所著，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。
时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模 型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真 实数据集和模拟数据集进行了说明。
本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用。
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提取码: gh9a书名:机器学习实用案例解析
豆瓣评分:7.6
作者:（美）DrewConwayJohnMylesWhite
出版社: 机械工业出版社
副标题:实用案例解析
原作名: Machine Learning for Hackers
译者: 陈开江 / 刘逸哲 / 孟晓楠 / 罗森林 审校
出版年: 2013-4-1
页数: 320
内容简介
这本书为机器学习技术提供了一些非常棒的案例研究。它并不想成为一本关于机器学习的工具书或者理论书籍，它注重的是一个学习的过程，因而对于任何有一些编程背景和定量思维的人来说，它都是不错的选择。
——Max Shron OkCupid
机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。
全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件箱，回归模型：预测网页访问量，正则化：文本回归，最优化：密码破解，无监督学习：构建股票市场指数，空间相似度：用投票记录对美国参议员聚类，推荐系统：给用户推荐R语言包，社交网络分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突出理论联系实际，富有启发性，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。
本书主要内容：
·开发一个朴素贝叶斯分类器，仅仅根据邮件的文本信息来判断这封邮件是否是垃圾邮件；
·使用线性回归来预测互联网排名前1000网站的PV；
·利用文本回归理解图书中词与词之间的关系；
·通过尝试破译一个简单的密码来学习优化技术；
·利用无监督学习构建股票市场指数，用于衡量整体市场行情的好坏；
·根据美国参议院的投票情况，从统计学的角度对美国参议员聚类；
·通过K近邻算法构建向用户推荐R语言包；
·利用Twitter数据来构建一个“你可能感兴趣的人”的推荐系统；
·模型比较：给你的问题找到最佳算法。
作者简介
【作者介绍】
Drew Conway 机器学习专家，拥有丰富的数据分析与处理工作经验。目前主要利用数学、统计学和计算机技术研究国际关系、冲突和恐怖主义等。他曾作为研究员在美国情报和国防部门供职数年。他拥有纽约大学政治系博士学位，曾为多种杂志撰写文章，是机器学习领域的著名学者。
John Myles White 机器学习专家，拥有丰富的数据分析与处理工作经验。目前主要从理论和实验的角度来研究人类如何做出决定，同时还是几个流行的R语言程序包的主要维护者，包括ProjectTemplate和log4r。他拥有普林斯顿大学哲学系博士学位，曾为多家技术杂志撰稿，发表过许多关于机器学习的论文，并在众多国际会议上发表演讲。
【译者介绍】
罗森林 博士，教授，博导。现任北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心主任、专业责任教授。国防科技工业局科学技术委员会成员；《中国医学影像技术杂志》、《中国介入影像与治疗学》编委会委员；全国大学生信息安全技术专题邀请赛专家组副组长；中国人工智能学会智能信息安全专业委员会委员等。主要研究方向为信息安全、数据挖掘、媒体计算、中文信息处理等。负责或参加完成国家自然科学基金、国家科技支撑计划、863计划、国家242计划等省部级以上项目40余项。已发表学术论文90余篇，出版著作8部，出版译著1部，获授权专利3项。
陈开江 新浪微博搜索部研发工程师，曾独立负责微博内容反垃圾系统、微博精选内容挖掘算法、自助客服系统（包括自动回复、主动挖掘、舆情监测）等项目，目前主要从事社交挖掘、推荐算法研究、机器学习、自然语言处理相关工作，研究兴趣是社交网络的个性化推荐。
刘逸哲 阿里巴巴，CBU基础平台部搜索与推荐团队核心技术与query分析方向负责人，机器学习技术领域及圈子负责人。曾任中国雅虎相关性团队、自然语言处理团队算法工程师；AvePoint.inc开发工程师，从事企业级搜索引擎开发。研究兴趣是机器学习、自然语言处理及个性化推荐等算法在大规模数据上的应用。
孟晓楠 一淘广告技术，阿里非搜索广告算法负责人，负责用户行为分析、建模与细分，RTB竞价算法，展示广告CTR预估与SEM优化。曾工作于网易杭州研究院，参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发。研究兴趣是计算广告技术、机器学习、大数据技术、信息检索等。
推荐24款好用的数据可视化分析软件，个个堪称神器！环音仪说数据
2021-06-07 14:57
关注
本篇文章小编为大家专门推荐24款好用的数据可视化分析工具，全到你无法想象。
1、Excel
作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
2、国云大数据魔镜
一款免费的新型大数据可视化分析工具，操作简单，支持多种数据源，上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分析，数据联想，决策树，地图，组合图等功能。
3、Smartbi
Smartbi支持使用Excel作为报表设计器，完美兼容Excel的配置项。支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式。通过excel插件功能所有的Excel图形如特色图形：迷你图、帕累托图、子弹图、小又多图等特色图形；常用图形柱图、饼图、线图、雷达图等，并结合数据仓库里的动态数据进行数据展现。
Smartbi 支持完整ECharts 图形库，支持各种各样的图形，包含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力图、树图等几十种动态交互的图形；支持3D动态图形效果，如3D航线图、3D散点图、3D柱图用于数据可视化展示；支持丰富的Echarts图形控件如轮播控件、跑马灯、TAB页控件、URL控件，可直接使用ECharts所有选项配置；也支持集成其他的HTML5图形控件。
4、Gephi
Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。
5、CartoDB
CartoDB是一个不可错过的网站，你可以用它很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。
6、Google Chart API
Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。
7、D3
Data Driven Documents是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
8、Crossfilter
Crossfilter既是图表，又是互动图形用户界面的小程序，当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。
9、R语言
R语言主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。
10、Weka
Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。
11、Processing
Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。
12、Data Analytics
Data Analytics 是新一代的敏捷BI平台，其基于探索式分析技术，具备操作简单、部署灵活、秒级响应等特点，并提供了从数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的完整解决方案，进而帮助企业搭建一站式的业务数据可视化分析平台。目前，Data Analytics 广泛用于政府、互联网、消费、能源等行业用户的数据分析实践之中。
13、Openlayers
Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。
14、iCharts
提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。
15、Kartograph
不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG资料转变成互动性地图。
16、Echarts
经常使用开源软件的朋友应该很熟悉ECharts，大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
17、 Paper.js
是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。
18、Gantti
是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮，但用户可以自定义样式进行输出（SASS样式表）。
19、Smoothie Charts
是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。
20、Fusion Charts Suit XT
是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。
21、Circos
最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。
22、BirdEye
它属于一个群体专案，为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展，并且为了Adobe Flex建视觉分析图库，这个动作以叙述性的资料库为主，让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。
23、Visualize Free
是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具，可从多元变量资料筛选并看其趋势，或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。
24、GeoCommons
可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题，即使他们没有任何传统地图使用经验。你可以将实社会化数据或者GeoCommons保存的超5万份开源数据在地图上可视化，创造带交互的可视化分析作品，并将作品嵌入网站、博客或分享到社交网络上。
