R语言处理Hadoop Hive大数据,神经网络及Oracle 数据挖掘培训教材
用R语言进行数据挖掘与分析
用R语言进行数据挖掘与分析
一、前言
数据挖掘和分析是当今社会中非常重要的研究方向，因为大量的数据产生和存储已经成为我们的日常，而如何从这些数据中获取有益信息和规律是非常重要的。
而R语言作为数据科学领域中最重要的编程语言之一，受到了广泛的认可，并在越来越多的领域中应用起来。
本文就用R语言来进行数据挖掘和分析。
二、数据的获取
数据的获取是进行数据分析和挖掘的第一步。
这里我们选择了一个房价数据集来进行分析。
数据集包括了所统计城市的房屋信息、售价、建筑面积、交通情况、商业情况、房间数量和面积等信息。
我们可以使用R语言中的read.csv函数读取该csv格式的数据集，并将其存储在一个变量中。
```
house_data <- read.csv(\。
R语言与大数据
R语言与大数据R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。
它具有丰富的数据处理和可视化功能，适用于处理大规模数据集。
本文将介绍R语言在大数据领域的应用，包括数据处理、数据分析和可视化等方面。
一、数据处理在大数据领域，数据处理是一个重要的环节。
R语言提供了许多强大的包和函数，可以帮助我们高效地处理大规模数据集。
1. 数据导入与导出R语言支持多种数据格式的导入和导出，包括CSV、Excel、数据库等。
通过使用相关的包，我们可以轻松地将大规模数据集导入到R环境中进行处理，并将处理结果导出到其他格式。
2. 数据清洗与转换大规模数据集通常存在数据缺失、异常值等问题。
R语言提供了丰富的函数和包，可以帮助我们进行数据清洗和转换。
例如，可以使用na.omit()函数删除含有缺失值的观测，使用scale()函数进行数据标准化等。
3. 数据合并与重塑在大数据分析中，经常需要将多个数据集进行合并或者进行数据重塑。
R语言提供了merge()和reshape()等函数，可以帮助我们完成这些操作。
通过灵活运用这些函数，我们可以根据需求对大规模数据集进行合并和重塑。
二、数据分析R语言在数据分析方面有着丰富的工具和包，可以帮助我们进行各种统计建模和机器学习算法的应用。
1. 描述性统计分析R语言提供了丰富的函数和包，可以帮助我们进行描述性统计分析。
例如，可以使用summary()函数获取数据集的基本统计量，使用hist()函数绘制直方图，使用boxplot()函数绘制箱线图等。
2. 统计建模R语言中有许多经典的统计建模方法的实现，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
通过使用相关的包，我们可以在大规模数据集上进行这些统计建模，并获取模型的参数估计和预测结果。
3. 机器学习R语言提供了许多强大的机器学习包，如caret、randomForest等。
这些包可以帮助我们在大规模数据集上应用各种机器学习算法，如支持向量机、神经网络、集成学习等。
R语言与大数据
R语言与大数据R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，而大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
R语言在大数据分析中具有广泛的应用，并且有许多工具和包可以帮助处理大规模数据集。
一、R语言在大数据分析中的应用1. 数据导入和清洗：R语言提供了许多函数和包，可以方便地导入各种数据格式，如CSV、Excel、数据库等。
同时，R语言也提供了数据清洗的功能，可以去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。
2. 数据处理和转换：R语言提供了丰富的函数和包，可以对大规模数据进行处理和转换。
例如，可以使用dplyr包进行数据筛选、排序、分组和汇总操作；使用tidyr包进行数据的整理和重塑；使用stringr包进行字符串处理等。
3. 数据分析和建模：R语言拥有丰富的统计分析和机器学习的函数和包，可以进行各种数据分析和建模。
例如，可以使用lm函数进行线性回归分析；使用randomForest包进行随机森林建模；使用caret包进行模型选择和评估等。
4. 数据可视化：R语言提供了强大的数据可视化功能，可以创建各种类型的图表和图形。
例如，可以使用ggplot2包创建漂亮的统计图表；使用plotly包创建交互式图形；使用leaflet包创建地图可视化等。
二、R语言处理大数据的工具和包1. dplyr包：dplyr包提供了一组简洁而一致的函数，用于对数据进行筛选、排序、分组和汇总操作。
它使用了延迟计算和内存优化技术，可以高效地处理大规模数据集。
2. data.table包：data.table包是一个用于快速处理大型数据集的工具。
它提供了高性能的数据操作和查询功能，并且支持并行计算和内存优化。
3. sparklyr包：sparklyr包是R语言与Apache Spark的接口，可以使用R语言进行大规模数据处理和分析。
它提供了一套类似于dplyr的API，可以方便地操作Spark数据集。
4. bigmemory包：bigmemory包提供了一种将大型数据集存储在内存中的方法，以便在R语言中进行高速访问和处理。
R语言与大数据
R语言与大数据R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，而大数据则指的是处理和分析大规模数据集的技术和方法。
在当今的数据驱动时代，R语言与大数据的结合具有重要的意义。
本文将详细介绍R语言在大数据处理中的应用和相关标准。
一、R语言在大数据处理中的应用1. 数据导入与清洗R语言提供了丰富的数据导入和清洗函数，可以轻松处理各种格式的数据文件，如CSV、Excel、数据库等。
通过使用R语言的数据处理函数，可以对数据进行清洗、去重、填充缺失值等操作，确保数据的质量和完整性。
2. 数据分析与建模R语言拥有强大的统计分析和建模功能，可以进行各种数据分析任务，如描述性统计、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
通过使用R语言的相关包和函数，可以对大规模数据集进行高效的分析和建模，从中发现数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化R语言提供了丰富的数据可视化函数和图形库，可以生成各种类型的图表和图形，如散点图、折线图、柱状图、饼图等。
通过可视化数据，可以更直观地展示数据的分布、关系和变化趋势，帮助人们更好地理解和解释数据。
4. 并行计算与分布式处理R语言可以与其他大数据处理框架（如Hadoop、Spark）结合使用，实现并行计算和分布式处理。
通过使用R语言的并行计算和分布式处理功能，可以加速数据处理和分析的速度，提高工作效率。
二、R语言与大数据的标准格式1. 代码规范在编写R语言代码时，应遵循统一的代码规范，以提高代码的可读性和可维护性。
常见的代码规范包括：- 使用有意义的变量名和函数名，避免使用缩写和无意义的命名。
- 使用缩进和空格来组织代码结构，使代码更易于阅读。
- 在代码中添加注释，解释代码的功能和实现思路。
- 使用合适的代码风格，如花括号的位置、函数的命名方式等。
2. 数据处理流程在进行大数据处理时，应遵循统一的数据处理流程，以确保数据的一致性和准确性。
常见的数据处理流程包括：- 数据导入：将数据从外部文件或数据库中导入到R语言环境中。
使用R进行数据挖掘和机器学习实战案例
使用R进行数据挖掘和机器学习实战案例引言在当今信息时代，大量的数据被生成和存储，这些数据蕴含了丰富的信息和价值。
然而，如何从这些海量数据中提取有用的信息仍然是一个具有挑战性的问题。
数据挖掘和机器学习技术的出现，为我们解决这个问题提供了一条可行的道路。
本文将使用R 语言为工具，介绍数据挖掘和机器学习的实战案例，并分为三个章节：数据预处理、数据挖掘和机器学习。
第一章：数据预处理在数据挖掘和机器学习之前，必须进行数据预处理，以清洗和准备数据，使其适合后续的分析和建模。
数据预处理步骤通常包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据转换等。
在R中，我们可以使用各种包和函数来处理数据。
例如，使用dplyr包可以对数据进行清洗和整理，使用tidyverse包可以进行特征选择，使用caret包可以进行特征缩放，使用reshape2包可以进行数据转换等。
通过这些功能强大的工具，我们可以在数据挖掘和机器学习之前对数据进行必要的预处理。
第二章：数据挖掘在数据预处理完成之后，接下来是数据挖掘的过程。
数据挖掘旨在发现数据背后的隐藏模式和关联规则，并提取有用的信息。
在R中，我们可以使用多种算法进行数据挖掘，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
对于聚类分析，我们可以使用k-means算法、层次聚类算法等，在R中可以通过cluster包和stats包来实现。
关联规则挖掘可以使用Apriori算法和FP-Growth算法，在R中可以通过arules包和arulesSequences包来实现。
时间序列分析可以使用ARIMA模型和自回归平均滑动模型，在R中可以通过forecast包和stats包来实现。
通过这些算法和相应的R包，我们可以在数据中发现有用的模式和规律。
第三章：机器学习数据挖掘的结果往往是为了解决实际的问题或做出预测。
而机器学习就是通过利用数据的模式和规律来训练模型，并使用这些模型来做出预测或分类。
在R中，有许多机器学习算法和相应的包可以供我们选择。
R语言与大数据
R语言与大数据R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，而大数据是指数据量巨大、处理速度快、多样性复杂的数据集合。
R语言与大数据的结合可以有效地处理和分析大规模数据，并从中提取有价值的信息。
一、R语言在大数据处理中的优势1. 开源免费：R语言是开源的，用户可以免费获取和使用，无需额外的费用。
2. 强大的统计分析功能：R语言提供了丰富的统计分析函数和包，可以进行各种统计方法和模型的建立和分析。
3. 丰富的数据可视化功能：R语言可以通过各种图表和图形展示数据，帮助用户更直观地理解数据的特征和规律。
4. 大量的扩展包：R语言拥有庞大的扩展包生态系统，用户可以根据需求选择适合的扩展包来扩展R语言的功能。
5. 良好的数据处理能力：R语言提供了灵活且高效的数据处理函数，可以对大规模数据进行快速的清洗、转换和整合。
二、R语言与大数据的应用场景1. 数据清洗和预处理：大数据通常存在数据质量问题，R语言提供了丰富的数据清洗和预处理函数，可以帮助用户处理缺失值、异常值和重复值等问题。
2. 数据探索和可视化：通过R语言的数据可视化功能，可以对大规模数据进行探索性分析，发现数据中的规律和趋势，并通过图表和图形展示给用户。
3. 数据建模和分析：R语言提供了各种统计模型和机器学习算法的实现，可以对大规模数据进行建模和分析，从中提取有价值的信息，如预测、分类和聚类等。
4. 大数据处理和计算：R语言可以与分布式计算框架（如Hadoop和Spark）结合使用，实现对大规模数据的高效处理和计算。
三、R语言与大数据的实例应用以电商行业为例，假设某电商平台拥有数十亿条用户交易数据，希望通过分析这些数据来了解用户行为和购买偏好。
1. 数据清洗和预处理：使用R语言的数据清洗函数，对数据进行去重、缺失值处理和异常值处理等，确保数据质量。
2. 数据探索和可视化：通过R语言的数据可视化功能，绘制用户购买行为的时间趋势图、商品销售排名图等，帮助了解用户活跃度和热门商品。
R语言与大数据
R语言与大数据引言概述：R语言是一种专门用于数据分析和统计的编程语言，而大数据则是指数据量巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合。
R语言与大数据的结合，为数据分析和挖掘提供了更强大的工具和平台。
本文将从多个角度探讨R语言与大数据的关系，以及它们在实际应用中的优势和挑战。
一、R语言在大数据处理中的优势1.1 R语言具有丰富的数据处理和统计分析功能，可以轻松处理大规模数据集合。
1.2 R语言拥有丰富的数据可视化功能，可以匡助用户更直观地理解大数据。
1.3 R语言拥有庞大的社区支持和丰富的开源资源，可以快速解决大数据处理中的问题。
二、R语言在大数据处理中的挑战2.1 R语言在处理大数据时性能较差，容易浮现内存溢出等问题。
2.2 R语言在处理大数据时需要依赖其他工具和平台，增加了开辟和维护的复杂性。
2.3 R语言在处理大数据时需要较高的计算资源和存储资源，成本较高。
三、R语言与大数据技术的结合3.1 R语言可以与Hadoop、Spark等大数据处理框架结合，提高大数据处理效率。
3.2 R语言可以与数据库技术结合，实现大数据的实时处理和分析。
3.3 R语言可以与云计算平台结合，实现大数据的弹性扩展和资源管理。
四、R语言在大数据分析中的应用案例4.1 R语言在金融领域中广泛应用，用于风险管理、股票预测等大数据分析任务。
4.2 R语言在医疗领域中被用于疾病预测、药物研发等大数据分析任务。
4.3 R语言在市场营销领域中被用于用户行为分析、推荐系统等大数据分析任务。
五、R语言与大数据的未来发展趋势5.1 R语言将继续加强与大数据技术的整合，提高处理效率和性能。
5.2 R语言将继续丰富数据分析和机器学习功能，满足不断增长的大数据需求。
5.3 R语言将继续推动数据科学和人工智能的发展，成为未来数据分析的重要工具之一。
综上所述，R语言与大数据的结合将为数据分析和挖掘带来更多的可能性和机遇，同时也需要不断优化和完善，以应对不断增长的大数据挑战。
学会使用R语言进行数据挖掘与统计分析
学会使用R语言进行数据挖掘与统计分析第一章：R语言的介绍及基本操作R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。
它广泛应用于学术界和工业界，并且拥有一个庞大的用户社区。
R语言具有丰富的功能和强大的数据分析能力，是进行数据挖掘和统计分析的理想工具之一。
在开始学习R语言之前，我们需要先安装R和RStudio。
R是一种编程语言，而RStudio是一个集成开发环境（IDE）,用于编写和运行R代码。
通过RStudio，我们可以进行基本的R语言操作，如变量的定义与赋值、数据类型的操作、基本数学运算和条件判断等。
R语言还提供了许多常用的数据结构和函数，如向量、矩阵、数据框和列表。
掌握这些基本操作和数据结构，是进行数据挖掘和统计分析的基础。
第二章：数据导入和数据预处理在进行数据分析之前，我们通常需要从外部文件或数据库中导入数据。
R语言提供了许多函数和包用于数据导入，如read.csv()、read.table()和readRDS()等。
这些函数可以将各种格式的数据文件导入到R环境中，如CSV文件、Excel文件和数据库查询结果等。
导入数据后，我们还需要进行数据预处理，以确保数据的质量和合理性。
数据预处理包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等步骤。
R语言提供了各种函数和包用于数据预处理，如na.omit()、complete.cases()、is.na()和outlierTest()等。
通过这些函数和包，我们可以对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。
第三章：统计分析和数据挖掘方法R语言提供了丰富的统计分析和数据挖掘方法，包括描述统计、推断统计、回归分析和聚类分析等。
描述统计用于对数据进行总结和可视化，如计算均值、中位数和标准差等，以及制作直方图、散点图和箱线图等。
推断统计用于从样本中推断总体的特征，如假设检验和置信区间等。
R语言提供了许多函数和包用于推断统计，如t.test()、ANOVA()和lm()等。
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Hadoop Publicized Examples
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Oracle R Hadoop Hive Bigdata Solution Training
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5
What is Hadoop?
• Consists of two key services
– Hadoop Distributed File System (HDFS) – MapReduce
• Other Projects based on core Hadoop
– Hive, Pig, Hbase, Flume, Oozie, Sqoop, and others
• Applications written in high-level language • Shared nothing architecture • Computation occurs where the data reside, whenever possible
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reduce
reduce
reduce
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Type of analysis using Hadoop
• • • •
Text mining Index building Graph creation and analysis Pattern recognition
• • • •
• NAVTEQ Media Solutions • EBay
– Search optimization & research
– Optimizes ad selection based on user interactions
– User growth, page views, ad campaign analysis
• Analyzing network data to predict failure • Thread analysis • Trade surveillance • Search quality • Data “sandbox”
ห้องสมุดไป่ตู้
/cloudera/20100806-cloudera-10-hadoopable-problems-webinar-4931616
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4
What is Hadoop?
• Scalable fault-tolerant distributed system for data storage and processing • Enables analysis of Big Data
• "Reduce" phase
– Reduce task receives sorted subsets of Map task results – One or more reducers compute answers to form final answer – Final results stored in HDFS
(key A, values…)
(key B, values…)
(key C, values…)
shuffle and sort – aggregates intermediate values by output key
(key A, intermediate values…) (key B, intermediate values…) (key C, intermediate values…)
12
Map Reduce Example – Graphically Speaking
HDFS DataNode
(key, values…)
HDFS DataNode map
(key, values…)
map
(key A, values…)
(key B, values…)
(key C, values…)
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Classic Hadoop-type problems
• • • • •
Modeling true risk Customer churn analysis Recommendation engine Ad targeting PoS transaction analysis
• Tracing fraud backward
– Store more of the data to track fraud more easily – Generate terabytes per hour, keep it online for analysis
• Characteristics
• Computational processing can occur on unstructured or structured data • Abstracts all “housekeeping” away from the developer
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Key features of Hadoop
• • • • • Support for partial failures Data recoverability Component recovery Consistency Scalability
– Can store huge volumes of unstructured data, e.g.,weblogs, transaction data, social media data – Enables massive data aggregation – Highly scalable and robust – Problems move from processor bound (small data, complex computations) to data bound (huge data, often simple computations)
2
Topics
• • • • • • What is Hadoop? Oracle R Connector for Hadoop Predictive Analytics on Hadoop ORCHhive Comparison of RHIPE with ORCH Summary
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Hadoop for data-bound problems, examples
• Facebook – over 70 Pb of data, 3000+ nodes, unified storage, uses Hive extensively • eBay – over 5 Pb of data, 500+ nodes
– Stores and processes Tweets
• Journey Dynamics
– Forecast traffic speeds from GPS data
• Yahoo!
– Research into ad systems & web search
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• Originally sponsored by Yahoo! Apache project Cloudera
– Open source under Apache license
• Based on Google's GFS and Big Table whitepaper (2006)