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内容简介
第一部分 大数据简介
第1章 大数据概述
1.1 大数据的概念
1.2 大数据的特征
1.3 大数据的产生
1.4 大数据应用案例
第2章 大数据相关技术
2.1 数据采集和准备
2.2 分布式数据库
2.3 分布式数据分析框架
2.3.1 Hadoop
2.3.2 HDFS
2.3.3 HBase
2.3.4 Hive
2.3.5 MapReduce
2.3.6 Strom
2.4 大数据分析与R
2.4.1 RHadoop
2.4.2 RHIPE
2.4.3 RHive
2.4.4 RHBase
2.5 国泰安的大数据
2.5.1 大数据实验室建设
2.5.2 大数据分析平台
第二部分 R 语言
第3章 R语言简介
3.1 R语言概述
3.2 R的下载、安装和使用
3.2.1 RGui界面
3.2.2 RStudio界面
3.2.3 R的运行
3.2.4 工作目录和工作空间
3.2.5 R语言的帮助
3.3 R的包
3.3.1 包的获取
3.3.2 包的安装
3.3.3 包的加载
3.3.4 包的使用
第4章 R语言基本操作
4.1 数据结构
4.2 数据的基本操作
4.2.1 赋值和创建
4.2.2 数据的运算
4.2.3 数据的导入
4.3 数据的管理
4.3.1 数据排序
4.3.2 数据集的合并
4.3.3 剔除变量
4.3.4 数据集提取
4.3.5 subset函数
4.4 常用函数
第5章 R语言绘图
5.1 绘图参数
5.1.1 符号、线条与颜色
5.1.2 标题、坐标轴与图例
5.1.3 文本属性
5.1.4 图形的组合
5.2 高级绘图函数
5.2.1 通用二维图
5.2.2 饼图
5.2.3 箱线图
5.2.4 条形图
5.2.5 直方图
5.2.6 核密度图
5.2.7 点图
5.3 低级绘图函数
第6章 R语言数据分析
6.1 数据处理基础函数
6.1.1 数学函数
6.1.2 统计函数
6.1.3 概率函数
6.1.4 数据分析实例
6.2 描述性统计分析
6.2.1 描述统计函数
6.2.2 软件包的描述统计
6.3 多元统计分析
6.3.1 方差分析
6.3.2 判别分析
6.3.3 聚类分析
6.3.4 主成分分析
6.3.5 因子分析
6.3.6 典型相关分析
第三部分 专题实证研究
第7章 金融时间序列建模专题
7.1 金融时间序列
7.2 ARMA模型
7.2.1 ARMA模型简介
7.2.2 ARMA模型定阶
7.2.3 ARMA模型拟合
7.3 GARCH模型
7.3.1 GARCH模型简介
7.3.2 GARCH模型拟合
第8章 动态面板数据专题
8.1 GMM估计
8.1.1 系统GMM估计
8.1.2 GMM估计原理
8.2 动态面板数据模型的系统GMM估计
第9章 数据挖掘专题
9.1 关联规则
9.2 降维分析
9.3 社交网络分析
9.4 贝叶斯分类法
9.4.1 贝叶斯定理
9.4.2 贝叶斯分类实例
9.5 决策树
9.5.1 决策树原理
9.5.2 决策树分类实例
9.6 人工神经网络
9.6.1 三层前馈神经网络原理
9.6.2 神经网络分类实例
9.7 支持向量机
9.7.1 支持向量机原理
9.7.2 支持向量机分类实例
第10章 信息可视化专题
10.1 绘制地图
10.1.1 世界地图
10.1.2 中国地图
10.1.3 公路线图
10.2 可视化实例
10.2.1 数据
10.2.2 ggmap
第四部分 RHadoop案例分析
第11章 RHadoop的基本操作
11.1 数据文件的读取
11.2 包的加载
11.3 基本函数
第12章 RHadoop 环境下案例分析
12.1 回归分析
12.1.1 回归分析原理
12.1.2 线性回归分析案例
12.2 Logistic分析
12.2.1 Logistic分析原理
12.2.2 Logistic分析案例
12.3 判别分析
12.3.1 线性判别分析原理
12.3.2 线性判别分析案例
12.4 聚类分析
12.4.1 K-means聚类分析原理
12.4.2 K-means聚类分析案例
12.5 主成分分析
12.5.1 主成分分析原理
12.5.2 主成分分析案例
12.6 因子分析
12.6.1 因子分析原理
12.6.2 因子分析案例
12.7 商品推荐算法
12.7.1 商品推荐算法原理
12.7.2 商品推荐案例
12.8 差异分析
12.8.1 多维标度法的原理
12.8.2 差异分析案例
附录一 国泰安CSMAR数据下载
附录二 深圳国泰安教育技术股份有限公司简介
参考文献
