基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训班
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训单组样本均值t检验（One-sample t-test）2.1.1 方法简介t检验，又称学生t(student t)检验，是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名。
t检验是一种检验总体均值的统计方法，当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大)，可用这种方法来检验总体均值是否大于、小于或等于某一特定数值。
当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为样本数较小)，建议改以单组样本秩和检验(Wilcoxon signed-rank test)检验总体中位数。
注:总体中位数经常和均值一样, 因此检验中位数即检验均值。
2.1.2 前提适用于所有t检验：大多数的t检定的统计量具有t = Z/k的形式，其中Z与k是已知资料的函数。
Z通常被设计成对于对立假说有关的形式，而k是一个尺度参数使t服从于t分布。
Z 服从标准正态分布(n – 1)k2 服从自由度(n – 1)的卡方分布Z与k互相独立2.1.3 公式检验零假说为一群来自常态分配独立样本xi之母体期望值μ为μ0可利用以下统计量该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n-1的t分布。
适用条件已知一个总体均值μ_0可得到一个样本均值x 及该样本的标准差S样本来自正态或近似正态总体2.1.4 检验步骤举例说明：难产儿出生体重样本，，一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得），问在假定难产儿出生体重的标准差与一般儿童相同的情况下，出生体重与难产是否有关？解：1. 建立假设，确定检验水平α要知道难产儿样本的出生体重是否与难产有关，还是和难产没关系，与全体婴儿一样，就得判断难产儿样本对应的总体均值μ和全体婴儿的总体均值μ0是否一样。
详细来说，就是要判断这儿是下面两种可能性中的哪一种：H0：μ= μ0 （无效假设，null hypothesis），说明x 和μ0之间的差别仅是由于抽样误差造成的；H1：μ≠μ0（备择假设，alternative hypothesis），说明x 和μ0之间有差别（也包含抽样误差的影响）双侧检验，确定假设的显著水平：α=0.05，即在无效假设H0成立的前提下，计算无效假设正确的概率，也称差异由误差引起的概率。
利用R语言对游戏用户进行深度挖掘_光环大数据培训机构
利用R语言对游戏用户进行深度挖掘_光环大数据培训机构随着游戏市场竞争的日趋激烈，在如何获得更大收益延长游戏周期的问题上，越来越多的手机游戏开发公司开始选择借助大数据，以便挖掘更多更细的用户群、了解用户习惯来进行精细化、个性化的运营。
游戏行业对用户的深度挖掘一般从两方面着手：一方面是用户游戏行为的深度分析，如玩家在游戏中的点击事件行为挖掘，譬如说新手教程中的点击事件，我们一般选择最关心的点击事件（即关键路径）进行转化率的分析（统计每个关键路径的点击人数或次数），通过漏斗图的展现形式就可以直接看出每个关键路径的流失和转化情况。
漏斗图适合于单路径转化问题，如果涉及到多路径（点击完一个按钮后有多个按钮同时提供选择）情况时，可以使用路径分析的方法，路径分析更加基础、更加全面、更加丰富、更能真实再现玩家在游戏中的行为轨迹。
另一方面是对用户付费行为的深度挖掘。
付费用户是直接给公司创造价值的核心用户群，通过研究这批用户的付费数据，把脉其付费特征，可以实现精准推送，有效付费转化率。
Part 1：路径分析总体来说，路径分析有以下一些典型的应用场景：可以根据不同的应用场景选择不同的算法实现，比如利用sunburst事件路径图对玩家典型的、频繁的模式识别，利用基于时序的关联规则发现前后路径的关系。
最朴素遍历法是直接对主要路径的流向分析，因此最直观和最容易让人理解。
1）当用户行为路径比较复杂的时候，我们可以借助当前最流行的数据可视化D3.js库中的Sunburst Partition来刻画用户群体的事件路径点击状况。
从该图的圆心出发，层层向外推进，代表了用户从开始使用产品到离开的整个行为统计；sunburst事件路径图可以快速定位用户的主流使用路径。
灵活使用sunburst路径统计图，是我们在路径分析中的一大法宝。
在R中，我们可以利用sunburstR包中的sunburst函数实现sunburst事件路径图，通过 install.packages(“sunburstR”)命令完成安装。
R语言与数据分析之三：分类算法_光环大数据培训
R语言与数据分析之三：分类算法_光环大数据培训分类算法与我们的生活息息相关，也是目前数据挖掘中应用最为广泛的算法，如：已知系列的温度、湿度的序列和历史的是否下雨的统计，我们需要利用历史的数据作为学习集来判断明天是否下雨；又如银行信用卡诈骗判别。
分类问题都有一个学习集，根据学习集构造判别函数，最后根据判别函数计算我们所需要判别的个体属于哪一类的。
常见的分类模型与算法传统方法1、线性判别法；2、距离判别法；3、贝叶斯分类器；现代方法：1、决策树；2、支持向量机；3、神经网络；线性判别法：天气预报数据(x1,x2分别为温度和湿度，G为是否下雨)G=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2)x1=c(-1.9,-6.9,5.2,5.0,7.3,6.8,0.9,-12.5,1.5,3.8,0.2,-0.1,0.4,2.7,2.1 ,-4.6,-1.7,-2.6,2.6,-2.8)x2=c(3.2,0.4,2.0,2.5,0.0,12.7,-5.4,-2.5,1.3,6.8,6.2,7.5,14.6,8.3,0.8, 4.3,10.9,13.1,12.8,10.0)a=data.frame(G,x1,x2)plot(x1,x2)text(x1,x2,G,adj=-0.5)观察上图可以1点分布在右下方区域，2点主要分布在上方区域，肉眼可见这两个集合分离的比较明显，线性判别法的原理就是在平面中找出一条直线，使得属于学习集1号的分布在直线一侧，属于学习集2号的分布在直线另一侧。
判别式是允许有出差的，只要在一定的范围内即可。
R语言的表达如下：library(MASS)z=predict(ld)newG=z$classy=cbind(G,z$x,newG)由上左图可以看出，首先计算先验概率，数据中1，2各占50%，然后计算x1和x2的平均值，最后给出了判别函数的代数表达：观察上右图可见，newG为预测的判别，可见两类分别只有一个判错，同时可以见判别函数的值为正值时判为第2类，判别函数值为负值时判为第1类。
R语言环境下的文本挖掘tm包_光环大数据培训机构
R语言环境下的文本挖掘tm包_光环大数据培训机构文本挖掘被描述为“自动化或半自动规划处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文体变化分析及网络万巨额等领域内容。
对于文本处理过程首先要拥有分析的语料(text corpus)，比如报告、信函、出版物等而后根据这些语料建立半结构化的文本库(text database)。
而后生成包含词频的结构化的词条-文档矩阵(term-document matrix)这个一般性数据结构会被用于后续的分析，比如：1)文本分类，比如根据现有的文本分类情况，对未知文本进行归类：2)语法分析；3) 信息提取和修复4) 文档信息汇总，比如提取相关有代表性的关键词、句子等。
文本挖掘相关的R程序包：tm、lsa、RTextTools、textcat、corpora、zipfRmaxent、TextRegression、wordcloud词干化(stemming)：比如我们要识别cat这个字符，但还可能有catlike、catty、cats等词，需要进行词干化记号化(Tockenization)：将一段文本分割成叫做token(象征)过程，token 可能是单词、短语、符号或其他有意义的元素。
library(Snowball)> SnowballStemmer(c(‘functions’, ‘stemming’, ‘liked’, ‘doing’))[1] “function”“stem”“like”“do”> NGramTokenizerlibrary(Rwordseg)segmentCN(‘花儿为什么这样红’)[1] “花儿”“为什么”“这样”“红”1、tm包1）数据读入：在tm 中主要的管理文件的结构被称为语料库（Corpus），代表了一系列的文档集合。
语料库是一个概要性的概念，在这里分为动态语料库（Volatile Corpus，作为R 对象保存在内存中）和静态语料库（Permanent Corpus，R 外部保存）。
数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训
数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训一、数据挖掘和数据分析概述数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。
数据挖掘和数据分析的不同之处：1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。
2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。
3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合数据挖掘和数据分析的相似之处：1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。
2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。
3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。
而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。
二者的关系的界限变得越来越模糊。
二、数据挖掘1数学预备知识概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。
矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。
信息论：将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁，需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。
统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握。
2编程基础数据挖掘需要一定的编程基础，因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的，数据挖掘常用的编程语言如下：SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。
C++：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。
R语言知识体系概览_光环大数据培训机构
R语言知识体系概览_光环大数据培训机构最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析，于是就开始学习R语言。
总以为有了其他语言的编程背景，学习R语言就是一件很简单的事情，一味地追求速度，但不求甚解，有些同学说2周就能掌握R语言，但掌握的仅仅是R语言的语法，其实这只能算是入门。
R语言的知识体系并非语法这么简单，如果都不了R的全貌，何谈学好R语言呢。
本文将展示介绍R语言的知识体系结构，并告诉读者如何才能高效地学习R语言。
1.R的知识体系结构R语言是一门统计语言，主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化等几个方向，R语言天生就不同于其他的编程语言。
R语言封装了各种基础学科的计算函数，我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数，就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。
掌握R语言的语法，仅仅是学习R语言的第一步，要学好R语言，需要你要具备基础学科能力(初等数学，高等数学，线性代数，离散数学，概率论，统计学) + 业务知识(金融，生物，互联网) + IT技术(R语法，R包，数据库，算法) 的结合。
所以把眼光放长点，只有把自己的综合知识水平提升，你才真正地学好R语言。
换句话说，一旦你学成了R语言，你将是不可被替代的。
1.1 R的知识体系结构概览R的知识体系结构是复杂的，要想学好R，就必须把多学科的知识综合运用，所以最大的难点不在于语言本身，而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。
首先，从宏观上让我们先看一下R的知识体系结构的全貌，然后再分别解释每个部分的细节。
注：此图仅仅是我对R语言的理解，不排除由于个人阅历有限，观点片面的问题。
图中我将R语言知识体系结构分为3个部分：IT技术 + 业务知识 + 基础学科。
IT技术：是计算时代必备的技术之一，R语言就是一种我们应该要掌握技术。
业务知识：是市场经验和法则，不管你在什么公司，都会有自己的产品、销售、市场等，你要了解你的公司产品有什么，客户是谁，怎么才能把产品卖给你的客户。
R语言聚类模型_光环大数据培训机构
R语言聚类模型_光环大数据培训机构聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。
顾名思义，聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类。
聚类分析在客户分类、文本分类、基因识别、空间数据处理、卫星图片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用；而聚类分析本身的研究也是一个蓬勃发展的领域，数据分析、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学也推动了聚类分析研究的进展。
聚类分析已经成为数据分析研究中的一个热点。
一.原理:聚类算法种类繁多，且其中绝大多数可以用R实现。
下面将选取普及性最广、最实用、最具有代表性的5中聚类算法进行介绍，其中包括：-均值聚类(K-Means):它是一种快速聚类方法，但对于异常值或极值敏感，稳定性差，因此适合处理分布集中的大样本数据集。
它的思路是以随机选取的k(认为设定)个样本作为起始中心点，将其余样本归入相似度最高中心点所在的簇(cluster)，再确立当前簇中样本坐标的均值为新的中心点，依次循环迭代下去，直至所有样本所属类别不再变动。
算法的计算过程非常直观，下图以将10个点聚为3类为例展示算法步骤。
-中心点聚类(K-Medoids):K-中心点算法与K-均值算法在原理上十分相近，它是针对K-均值算法易受极值影响这一缺点的改进算法。
在原理上的差异在于选择各类别中心点时不取类别均值点，而在类别内选取到其余类别距离之和最小的样本点为中心。
下图表示出算法的基本运行步骤密度聚类(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN):由于层次聚类算法和划分式聚类算往往只能发现凸形的聚类簇。
为了弥补这一缺陷，发现各种任意形状的聚类簇，开发出基于密度的聚类算法。
这类算法认为，在整个样本空间点中，各目标类簇是由一群的稠密样本点组成的，而这些稠密样本点被低密度区域（噪声）分割，而算法的目的就是要过滤低密度区域，发现稠密样本点。
基于R语言的数据挖掘与分析
基于R语言的数据挖掘与分析数据挖掘是指从大量数据中发现未知、有效且潜在有用的信息的过程，而R语言作为一种开源的数据分析工具，被广泛应用于数据挖掘和分析领域。
本文将介绍基于R语言的数据挖掘与分析方法，包括数据预处理、特征工程、模型建立和评估等内容。
1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和完整性。
数据预处理包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等步骤。
在R语言中，可以使用各种包如dplyr和tidyr来进行数据清洗和预处理操作。
2. 特征工程特征工程是指通过对原始数据进行变换、组合和提取，生成新的特征以提高模型的性能和准确度。
在R语言中，可以利用caret包进行特征选择和降维操作，同时也可以使用recipes包构建特征工程流水线。
3. 模型建立在进行数据挖掘任务时，选择合适的模型是至关重要的。
R语言提供了丰富的机器学习算法库，如randomForest、xgboost等，可以用于分类、回归、聚类等任务。
通过交叉验证和调参，可以找到最优的模型参数。
4. 模型评估模型评估是验证模型性能和泛化能力的过程。
在R语言中，可以使用caret包进行模型评估和比较不同模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
同时，绘制ROC曲线和学习曲线也是评估模型效果的重要手段。
5. 实例分析接下来我们通过一个实例来演示基于R语言的数据挖掘与分析过程。
假设我们有一个银行客户流失预测的任务，我们将按照上述步骤进行操作，并最终得出预测结果。
示例代码star：编程语言：R# 数据加载data <- read.csv("bank_data.csv")# 数据预处理data <- na.omit(data)data <- scale(data)# 特征工程library(caret)preprocessParams <- preProcess(data, method = c("center", "scale"))data <- predict(preprocessParams, newdata = data)# 模型建立library(randomForest)model <- randomForest(y ~ ., data = data, ntree = 100)# 模型评估predictions <- predict(model, newdata = data)confusionMatrix(predictions, data$y)示例代码end通过以上实例分析，我们可以看到基于R语言进行数据挖掘与分析是一种高效且灵活的方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训机构
数)
1. 定义
内四分位距（interquartile range, IQR），是描述统计学中的一种方法，以确定第三四分位数和第一四分位数的分别（即Q_1, Q_3的差距）。
与方差、标准差一样，表示统计资料中各变量分散情形，但四分差更多为一种稳健统计（robust statistic）。
2. 公式
四分位距：IQR=Q3-Q1
四分位差：QD=（Q3-Q1）/2
3. R语言实现方法：
quantile(x)
fivenum(x)
四分位距： S<-fivenum(x) S[3]-S[1]
例如
> quantile(Nile)0% 25% 50% 75% 100% 456.0 798.5 893.5 1032.5 1370.0> fivenum(Nile)[1] 456.0 798.0 893.5 1035.0 1370.0
1. 定义
在统计学中，峰度（Kurtosis）又称峰态系数，用来衡量实数随机变量概率分布的峰态。
峰度高就意味着方差增大是由低频度的大于或小于平均值的极端差值引起的。
峰度刻划不同类型的分布的集中和分散程序。
设分布函数F(x)有中心矩μ_2, μ_4，则C_k=μ_4/(μ_2^2 )-3为峰度系数。
2. 公式
3. 距
1) 原点距(moment about origin)
对于正整数k，如果E(X^k)存在，称μ^k=E(X^k)为随机变量X的k阶原点矩。
X的数学期望（均值）是X的一阶原点矩，即E(X)=μ^1。
2) 中心距(moment about centre)
对于正整数k，如果E(X)存在，且E([X – EX]k)也存在，则称E([X-EX]k)为随机变量X的k阶中心矩。
如X的方差是X的二阶中心矩，即D(X)= E([X-EX]2)
4. R语言实现方法：kurtosis(x)
例如：
> library(PerformanceAnalytics)> kurtosis(Nile)[1] -0.3049068
1.2.9 偏度(Skewness)
1. 定义
在机率论和统计学中，偏度衡量实数随机变量概率分布的不对称性。
偏度的值可以为正，可以为负或者甚至是无法定义。
在数量上，偏度为负（负偏态）就意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的右侧。
偏度为正（正偏态）就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的左侧。
偏度为零就表示数值相对均匀地分布在平均值的两侧，但不一定意味着其为对称分布。
2. 公式
当Cs>0时，概率分布偏向均值右则,Cs<0时，概率分布偏向均值左则。
3. R语言实现方法：skewness(x)
例如：
> library(PerformanceAnalytics)> skewness(Nile)[1] 0.3223697
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。
通过深入
浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
参加“AI智客计划”，享2000元助学金！
【报名方式、详情咨询】
光环大数据网站报名：
手机报名链接：http:// /mobile/。