精通大數據！R 語言資料分析與應用 第二版

　　運用各種資料分析套件和統計模型, 解決大數據時代所會遇到的各種難題

　　R 語言是公認處理大數據的最佳利器, 不只免費、語法簡單、直覺, 還具備數千個功能強大的延伸套件, 更讓 R 語言深入各種不同的應用領域。本書由國際知名的資料分析專家執筆, 作者具備豐富的 R 語言教學經驗, 從中篩選出 R 的基本功能和最新、最好用的套件, 並以各種資料集案例, 具體展現資料分析成果。

　　對於有心跨足資料科學、數據分析、量化交易、人工智慧、機器學習等領域的讀者, 只會 R 語言的語法自然是不夠的。我們將帶您運用各種資料分析套件和統計模型, 解決大數據時代所會遇到的各種難題, 包括：向量運算、文字探勘、資料視覺化、趨勢預測、資料建模, 以及各種分析結果的輸出、引用與動態呈現等, 全面掌握 R 語言的各種技巧。

本書特色

　　●向量運算：全向量化的資料結構, 包括：vector、factor vector、data.frame、list、matrix、array 等
　　●文字探勘：各類資料匯入讀取、抽取字串、表格轉換與合併、資料聚合、資料正規化、網路爬蟲
　　●資料視覺化：最吸睛的 ggplot2 套件圖表繪製技巧, 並利用 Shiny 套件產生網頁互動展示儀表板
　　●機率統計：快速領略統計學核心應用, 抽樣分佈、假設檢定、變異數分析、資料分群
　　●趨勢預測：展現大數據威力的強力工具, 線性迴歸、廣義線性模型、非線性模型、時間序列與自相關性
　　●資料建模：機器學習的基礎, 利用 Caret 評斷資料模型配適度, 建立資料測試與訓練機制, 透過交叉驗證和參數挑選建立最佳模式
　　●進階應用：資料分析師必學的套件包裝與發佈、報表/投影片製作、制式化文件輸出等


 

作者簡介

Jared P. Lander

　　其專長為資料管理、多階層模型、機器學習、廣義線性模型、視覺化圖表與統計計算，目前是 Lander Analytics 的創始人兼行政總裁，該公司是紐約市的企管顧問公司。作者也是紐約市開源碼大會的主辦人，且是哥倫比亞大學統計系兼任教授。

　　Jared P. Lander 在哥倫比亞大學取得統計碩士，也曾在許多不同的機構任職過，包括關於政治、科技、籌款、音樂、金融、健保和人道救援的工作，在學術研究和業界皆有豐富經驗。