掌握R语言进行预测分析

"Learning Predictive Analytics with R" 是一本由PACKT出版于2015年的图书，旨在帮助读者掌握使用R语言进行预测性分析的技能。书中涵盖了数据可视化和预测分析的关键工具，适合想要在R环境中探索数据知识的读者。 这本书深入浅出地介绍了R语言在数据分析领域的应用，特别强调了无监督学习和监督学习这两种主要的数据学习方式。无监督学习主要涉及数据结构的自动提取，而监督学习则利用带有标签的数据来学习目标属性的关系或评分。R语言凭借其丰富的标准和前沿统计功能，能有效挖掘隐藏在大量数据中的重要信息。 在内容部分，作者Eric Mayor通过实例和易懂的指导，让读者能够掌握R中的关键数据挖掘技术。读者将学习如何使用R进行数据预处理、特征工程、模型构建、评估和优化。此外，书中还涵盖了数据可视化，这是理解和解释分析结果的关键步骤，包括使用R中的ggplot2等包创建有效的图表。 书中的预测分析部分可能涉及到回归分析、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络以及集成学习方法如梯度提升（Gradient Boosting）和堆叠泛化（Stacking）。这些方法在预测建模中有着广泛的应用，可用于分类、回归和异常检测等任务。 在数据可视化方面，读者将学习如何使用R中的各种库，如ggplot2、 lattice 和 plotly，创建交互式图表，以更好地理解数据分布、关系和模式。此外，书中可能会讨论如何使用R进行时间序列分析，这对于金融、气象学和市场营销等领域尤为重要。 “Learning Predictive Analytics with R”是一本全面的指南，它不仅教授R语言的统计基础，还强调实践应用，使读者能够利用R进行高效且深入的数据分析，从而发现有价值的洞察。通过这本书，读者可以提升自己的预测分析能力，为实际工作中的决策提供有力支持。