走進R，走進大數據時代數據分析的潮流尖端，掌握R語言，熟悉大數據的基礎概念和R與Hadoop結合進行大數據的處理分析。
大數據時代, R以其強大的數據分析挖掘、可視化繪圖等功能,越來越受到社會各個領域的青睞。
現在, R的計算引擎、性能、程序包都得到了提升,其中R與大數據分析平臺Hadoop的結合, 實現了R對大數據的分佈式處理分析。這些不僅大大擴展了R的應用,也擴大了R在各行業的需求。
為了更好地適應新形勢,掌握大數據分析處理的相關知識是很有必要的。本篇從理論基礎、方法、實正三方面詳細地闡釋了R和RHadoop的相關理論、技術以及應用,使讀者瞭解大數據的基礎概念,掌握R以及Rhadoop大數據分析技術。
本篇不僅適合高等院校的各相關專業的本專科生、研究生,也適合零編程基礎的科研人員以及對大數據分析技術感興趣的人士閱讀。本篇在內容的選擇和結構的安排上進行了深人的思考,使得不論是R或RHadoop的初學者還是具備一定相關專業知識的人員都能從本書中得到一定的收穫或啟發。
下面是目錄大綱，大家可以瞭解一下：
R語言簡介
R是一款開源的、專業的統計分析軟件,是集數據分析、繪圖、數據挖掘於一體的編程語言與操作環境。R憑藉強大的數據處理、數學統計分析等功能,以及免費自由的開源特性得到各類社會組織的青睞。本章詳細介紹R的特性、基本功能及R包的獲取使用等。
數據挖掘專題
數據挖掘(Data Mining,DM)指的是從數據中挖掘出有用信息的過程。數據挖掘是一個非常熱門的專題,本章介紹幾種典型的數據挖掘方法,包括關聯規則.貝葉斯分類.決策樹、人工神經網絡、支持向量機等算法,並給出在R環境下實現相應算法的應用實例。
線性迴歸分 析案例
在數據量較少的情況下,線性迴歸分析是可以手動計算的,但是在數據量較多時，一般採用統計軟件來求解。很多統計軟件,如SPSS、Eviews、stata、R都有相關的程序來解決迴歸分析問題,但是隨著社會的發展,現在步入了大數據時代,一.般的統計軟件對於數據量非常大的情況往往計算的效率較低。Rhadoop是R軟件和Hadoop平臺的結合,既能很好地發揮R語言的特長,又可藉助Hadoop平臺在大數據領域大展拳腳。本文主要研究線性迴歸分析在RHadoop集群環境下的求解。
由於頭條篇幅限制，小編只對文章內容進行了簡單的介紹，更深入的層次是需要大家來探索和學習的，大家讀完之後肯定會被深深打動的。
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