r言语数据发掘办法及运用,R言语数据发掘办法及运用

1. 数据预处理：数据预处理是数据发掘过程中的第一步，包含数据清洗、数据集成、数据改换和数据归一化等。R言语供给了丰厚的函数和包来处理数据，如dplyr、tidyr、reshape2等。

2. 描绘性核算：描绘性核算用于描绘数据集的基本特征，如均值、标准差、最小值、最大值等。R言语供给了summary函数来生成描绘性核算量。

3. 探究性数据剖析（EDA）：EDA用于探究数据集的特征和联系，包含数据可视化、异常值检测等。R言语供给了ggplot2、lattice等包来创立数据可视化。

4. 回归剖析：回归剖析用于猜测一个或多个自变量对因变量的影响。R言语供给了lm函数来拟合线性回归模型，并供给了多种回归确诊和模型评价办法。

5. 分类算法：分类算法用于将数据分为不同的类别。R言语供给了多种分类算法，如决议计划树（rpart）、支撑向量机（e1071）、随机森林（randomForest）等。

6. 聚类剖析：聚类剖析用于将数据分为不同的簇，以便于了解和剖析。R言语供给了多种聚类算法，如Kmeans（kmeans）、层次聚类（hclust）等。

7. 相关规矩发掘：相关规矩发掘用于发现数据项之间的相相联系。R言语供给了arules包来完成相关规矩发掘。

8. 享用序列剖析：享用序列剖析用于剖析享用序列数据，如股票价格、出售数据等。R言语供给了多种享用序列剖析办法，如自回归移动均匀模型（ARIMA）、季节性分化等。

9. 文本发掘：文本发掘用于从文本数据中提取有用信息。R言语供给了tm包来完成文本发掘。

10. 机器学习：R言语供给了多种机器学习算法，如朴素贝叶斯（e1071）、支撑向量机（e1071）、神经网络（nnet）等。

这些办法能够运用于各种范畴，如金融、商场营销、医疗保健、交际媒体剖析等。经过运用R言语进行数据发掘，能够更好地了解和剖析数据，然后做出更正确的决议计划。

R言语数据发掘办法及运用

跟着大数据年代的到来，数据发掘技能在各个范畴得到了广泛运用。R言语作为一种功能强大的核算剖析东西，在数据发掘范畴具有共同的优势。本文将介绍R言语在数据发掘中的常用办法及其运用。

一、R言语简介

R言语是一种专门用于核算剖析的编程言语，由R开发团队开发。R言语具有以下特色：

开源免费：R言语是开源软件，用户能够免费下载和运用。

功能强大：R言语供给了丰厚的核算剖析、数据可视化、机器学习等功能。

社区活泼：R言语具有巨大的用户社区，用户能够方便地获取协助和资源。

二、R言语数据发掘常用办法

1. 数据预处理

数据预处理是数据发掘过程中的重要环节，首要包含数据清洗、数据集成、数据改换和数据规约等。

数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、纠正过错数据等。

数据集成：将来自不同数据源的数据兼并成一个一致的数据集。

数据改换：对数据进行标准化、归一化、离散化等处理。

数据规约：下降数据集的维度，削减数据量。

2. 特征挑选

特征挑选是数据发掘过程中的关键步骤，旨在从原始特征中筛选出对猜测方针有重要影响的特征。

单变量特征挑选：依据特征的重要性进行挑选。

多变量特征挑选：运用核算办法或机器学习办法进行挑选。

3. 分类算法

分类算法用于将数据分为不同的类别。常见的分类算法包含：

决议计划树：经过树形结构对数据进行分类。

支撑向量机（SVM）：经过寻觅最优的超平面进行分类。

朴素贝叶斯：依据贝叶斯定理进行分类。

随机森林：经过集成学习进行分类。

4. 聚类算法

聚类算法用于将数据分为不同的簇，使簇内数据类似度较高，簇间数据类似度较低。

K-means算法：经过迭代核算聚类中心进行聚类。

层次聚类：经过兼并或割裂簇进行聚类。

DBSCAN算法：依据密度进行聚类。

5. 相关规矩发掘

相关规矩发掘用于发现数据之间的相相联系。常见的相关规矩发掘算法包含：

Apriori算法：经过迭代生成频频项集，从而生成相关规矩。

Eclat算法：依据Apriori算法进行优化。

三、R言语数据发掘运用事例

1. 金融范畴

在金融范畴，R言语能够用于股票商场猜测、信誉危险评价、危险操控等。

股票商场猜测：使用享用序列剖析、机器学习等办法猜测股票价格走势。

信誉危险评价：经过剖析客户的信誉前史数据，猜测其信誉危险。

危险操控：使用危险模型辨认和评价潜在危险，拟定相应的危险操控战略。

2. 医疗范畴

在医疗范畴，R言语能够用于疾病猜测、药物研制、医疗数据剖析等。

疾病猜测：经过剖析患者的病历数据，猜测其患病危险。

药物研制：使用生物信息学办法剖析药物靶点，加快药物研制进程。

医疗数据剖析：对医疗数据进行核算剖析，为临床决议计划供给依据。

3. 零售范畴

在零售范畴，R言语能够用于客户细分、需求猜测、库存办理等。

客户细分：经过剖析客户购买行为，将客户划分为不同的细分商场。

需求猜测：使用享用序列剖析、机器学习等办法猜测产品需求量。

库存办理：依据出售数据和前史库存数据，拟定合理的库存办理战略。

R言语作为一种功能强大的数据剖析东西，在数据发掘范畴具有