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模块1 大数据入门 3

第1讲 大数据简介 3

1.1什么是大数据 4

1.1.1大数据的优势 5

1.1.2挖掘各种大数据源 6

1.2数据管理的历史——大数据的演化 7

1.3大数据的结构化 9

1.4大数据要素 13

1.4.1数据量 13

1.4.2速度 14

1.4.3多样性 14

1.5大数据在商务环境中的应用 14

1.6大数据行业中的职业机会 16

1.6.1职业机会 17

1.6.2所需技能 17

1.6.3大数据的未来 19

练习 20

备忘单 22

第2讲 大数据在商业上的应用 23

2.1社交网络数据的重要性 24

2.2金融欺诈和大数据 30

2.3保险业的欺诈检测 32

2.4在零售业中应用大数据 36

练习 40

备忘单 42

第3讲 处理大数据的技术 43

3.1大数据的分布式和并行计算 44

3.1.1并行计算技术 46

3.1.2虚拟化及其对大数据的重要性 47

3.2 Hadoop简介 47

3.3云计算和大数据 50

3.3.1大数据计算的特性 50

3.3.2云部署模型 51

3.3.3云交付模型 52

3.3.4大数据云 52

3.3.5大数据云市场中的供应商 53

3.3.6使用云服务所存在的问题 54

3.4大数据内存计算技术 54

练习 56

备忘单 58

第4讲 了解Hadoop生态系统 59

4.1 Hadoop生态系统 60

4.2用HDFS存储数据 61

4.2.1 HDFS架构 62

4.2.2 HDFS的一些特殊功能 65

4.3利用Hadoop MapReduce处理数据 65

4.3.1 MapReduce是如何工作的 66

4.3.2 MapReduce的优点和缺点 66

4.3.3利用Hadoop YARN管理资源和应用 67

4.4利用HBase存储数据 68

4.5使用Hive查询大型数据库 69

4.6与Hadoop生态系统的交互 70

4.6.1 Pig和Pig Latin 70

4.6.2 Sqoop 71

4.6.3 Zookeeper 72

4.6.4 Flume 72

4.6.5 Oozie 73

练习 74

备忘单 76

第5讲 MapReduce基础 77

5.1 MapReduce的起源 78

5.2 MapReduce是如何工作的 79

5.3 MapReduce作业的优化技术 85

5.3.1硬件/网络拓扑 85

5.3.2同步 86

5.3.3文件系统 86

5.4 MapReduce的应用 86

5.5 HBase在大数据处理中的角色 87

5.6利用Hive挖掘大数据 89

练习 91

备忘单 94

模块2 分析和R编程入门 97

第1讲 理解分析 97

1.1分析与报告的对比 98

1.1.1报告 99

1.1.2分析 100

1.2基本和高级分析 102

1.3进行分析——需要考虑的事项 105

1.3.1正确限定问题的范围 105

1.3.2统计显著性还是业务重要性 105

1.3.3样本与总体 107

1.3.4推理与计算统计数字的对比 109

1.4构建分析团队 110

1.4.1成为分析师的必备技能 110

1.4.2 IT与分析的融合 111

练习 113

备忘单 115

第2讲 分析方法与工具 116

2.1分析方法的演变 117

2.1.1集成方法 117

2.1.2商品化模型 118

2.1.3文本分析 120

2.1.4文本分析的挑战 121

2.2分析工具的演变 122

2.3分析工具分类 123

2.3.1图形用户界面的兴起 123

2.3.2点解决方案的大爆发 123

2.3.3数据可视化工具 125

2.4一些流行的分析工具 127

2.4.1用于统计计算的R项目 127

2.4.2 IBM SPSS 128

2.4.3 SAS 130

2.5分析工具之间的对比 131

练习 133

备忘单 135

第3讲 探索R 136

3.1安装R 137

3.2使用脚本工作 138

3.2.1RGui 138

3.2.2 RStudio 140

3.2.3 “Hello world！” 141

3.2.4简单数学运算 141

3.2.5 R中的数学运算 142

3.2.6使用向量 143

3.2.7保存和计算数值 144

3.2.8回应用户 146

3.3浏览工作区 149

3.3.1操纵工作区内容 149

3.3.2保存工作 150

3.3.3检索工作 150

练习 151

备忘单 153

第4讲 将数据集读入R，从R导出数据 154

4.1使用c（）命令创建数据 155

4.1.1输入数值项作为数据 155

4.1.2输入文本项作为数据 156

4.2在R中使用scan（）命令获取数据 157

4.2.1输入文本作为数据 158

4.2.2使用剪贴板制作数据 158

4.2.3从磁盘读取数据文件 160

4.3读取更大的数据文件 162

4.3.1 read.csv（）命令 163

4.3.2在R中读取数据的其他命令 164

4.3.3数据文件中的缺失值 167

4.4从R导出数据 169

4.5在R中保存你的工作 169

4.5.1将数据文件保存到磁盘 170

4.5.2保存命名对象 170

4.5.3保存所有操作 170

4.5.4以文本文件形式保存数据到磁盘 171

4.5.5将向量对象写入磁盘 171

4.5.6将矩阵和数据帧对象写入磁盘 172

4.5.7将列表对象写入磁盘 172

练习 174

备忘单 176

第5讲 在R中操纵和处理数据 177

5.1确定最合适的数据结构 178

5.2创建数据的子集 179

5.2.1指定子集 179

5.2.2构造数据帧的子集 180

5.2.3从数据中取得样本 180

5.2.4数据子集的应用 182

5.3在数据中添加计算得到的字段 184

5.3.1在数据帧列上执行算术运算 184

5.3.2创建数据子组或者bin 184

5.4在R中组合和合并数据集 186

5.4.1创建样本数据以说明合并的方法 187

5.4.2使用merge（）函数 188

5.4.3合并类型 189

5.4.4使用查找表 190

5.5分类和排序数据 190

5.5.1向量的排序 191

5.5.2数据帧的排序 191

5.5.3用apply（）函数遍历数据 193

5.6公式接口简介 196

5.7数据整形 196

5.7.1理解长格式和宽格式数据 197

5.7.2从reshape2程序包入手 198

5.7.3将数据“熔化”为长格式 199

练习 202

备忘单 204

模块3 使用R进行数据分析 207

第1讲 使用R中的函数和包 207

1.1从脚本到函数 209

1.1.1创建脚本 209

1.1.2将脚本转变为函数 210

1.1.3使用函数 211

1.1.4减少行数 212

1.2巧妙地使用参数 214

1.2.1增加更多参数 214

1.2.2使用点参数 216

1.2.3使用函数作为参数 218

1.3函数作用域 219

1.3.1外部函数 219

1.3.2使用内部函数 221

1.4指派方法 222

1.4.1寻找函数背后的方法 223

1.4.2以UseMethod（）函数使用方法 223

1.5程序包 225

1.5.1为Windows安装程序包 225

1.5.2为Linux安装程序包 225

1.6程序包的使用 227

1.6.1加载程序包 227

1.6.2卸载程序包 227

练习 228

备忘单 230

第2讲 R中的描述性统计 231

2.1汇总命令 232

2.2名称命令 234

2.3汇总样本 235

2.4累积统计信息 239

2.4.1简单累计命令 239

2.4.2复杂累积命令 241

2.5数据帧的汇总统计 242

2.5.1数据帧的通用汇总命令 242

2.5.2专用的行和列汇总命令 243

2.5.3用于行/列汇总的apply（）命令 243

2.6矩阵对象的汇总统计 244

2.7列表的汇总统计 246

2.8列联表 247

2.8.1建立列联表 247

2.8.2选择表对象的各个部分 253

2.8.3测试表对象 255

2.8.4复杂（扁平）表 256

2.8.5测试“扁平”表对象 260

2.8.6表的汇总命令 260

2.9交叉表 262

练习 267

备忘单 269

第3讲 用函数、循环和数据帧分析数据 270

3.1矩阵、列表和数据帧 271

3.1.1矩阵 271

3.1.2列表 272

3.1.3数据帧——数据集 273

3.2向量、矩阵和列表的索引 273

3.2.1向量的索引 273

3.2.2矩阵的索引 274

3.2.3列表的索引 275

3.3 R编程 276

3.3.1表达式、赋值和算术运算符 276

3.3.2成组的表达式 277

3.3.3条件执行——if和ifelse 278

3.3.4重复执行——循环 278

3.4 RHadoop 280

3.4.1安装RHadoop 281

3.4.2创建用户定义函数 281

练习 283

备忘单 285

第4讲 R中的图形分析 286

4.1为单变量绘图 287

4.1.1直方图 288

4.1.2索引图 292

4.1.3时间序列图 293

4.1.4饼图 294

4.1.5 stripchart函数 294

4.2绘制双变量图表 295

4.2.1根据两个连续解释变量绘制图表：散点图 296

4.2.2使用分类解释变量绘图 309

4.3多重比较图表 312

4.4绘制多变量图表 315

4.4.1 pairs函数 315

4.4.2 coplot函数 316

4.4.3相互作用图表 316

4.5特殊图表 317

4.5.1设计图 318

4.5.2气泡图 318

4.5.3有许多相同值的图表 319

4.6将图形保存到外部文件 320

练习 322

备忘单 324

第5讲 R中的假设检验 325

5.1统计假设简介 326

5.1.1假设检验 327

5.1.2决策错误 327

5.2使用学生t检验 327

5.2.1使用不相等方差的双样本t检验 328

5.2.2使用相等方差的双样本t检验 328

5.2.3单样本t检验 328

5.2.4 t检验中的公式语法和样本子集构建 329

5.3 u检验 333

5.3.1双样本u检验 333

5.3.2单样本u检验 334

5.3.3 u检验中的公式语法和样本子集构建 335

5.4配对t检验和u检验 338

5.4.1相关和协方差 340

5.4.2协方差 342

5.4.3相关检验中的显著性检验 343

5.4.4公式语法 343

5.5关联分析检验 346

5.6拟合优度检验 348

练习 352

备忘单 354

模块4 使用R进行高级分析 357

第1讲 R中的线性回归 357

1.1线性回归分析基础知识 358

1.1.1简单线性回归 358

1.1.2多重线性回归 359

1.1.3最小二乘估计 360

1.1.4检查模型适当性 361

1.1.5回归输出的解读 363

1.1.6回归假设 364

1.1.7多重共线性 365

1.1.8检测多重共线性 365

1.2使用线性回归进行工作 367

1.2.1确定x和y变量 367

1.2.2检查条件 368

1.2.3回归线的计算 368

1.2.4求取斜率 369

1.2.5求取y截距 369

1.2.6回归线的解读 369

1.2.7做出正确的预测 371

1.3 R中的简单线性回归 371

1.3.1 R的5个著名函数 371

1.3.2校正的平方和及乘积和 372

1.3.3分散度 372

1.3.4回归中的方差分析 373

1.3.5 AIC 373

1.3.6参数不可靠性的估算 373

1.3.7用拟合模型预测 374

1.3.8检查模型 374

1.4线性模型结果对象 375

1.4.1系数 377

1.4.2拟合值 377

1.4.3残差 378

1.4.4公式 378

1.4.5最佳拟合线 378

1.5模型的构建 379

1.5.1用前向逐步回归增加项 380

1.5.2用后向删除方法删除项 382

1.5.3模型的比较 383

1.6曲线回归 384

练习 386

备忘单 389

第2讲 非线性回归 390

2.1非线性回归分析简介 391

2.2非线性回归和广义线性模型 391

2.3逻辑回归 392

2.3.1解读逻辑回归中的β系数 394

2.3.2计算β系数 395

2.3.3具有交互变量的逻辑回归 395

2.3.4具有指示变量的逻辑回归 396

2.3.5逻辑回归模型适当性检查 396

2.3.6使用逻辑回归线进行预测 397

2.4用MLE进行线估算 400

2.5将非线性模型转化为线性模型 401

2.6其他非线性回归模型 402

2.7广义加性模型 406

2.8自启动函数 407

2.8.1自启动Michaelis-Menten模型 407

2.8.2自启动渐近指数模型 408

2.8.3轮廓似然 409

2.8.4自启动逻辑 409

2.8.5自启动四参数逻辑 409

2.8.6自启动Weibull增长函数 410

2.8.7自启动一阶房室函数 411

2.9用拔靴法建立一个非线性回归家族 411

2.10逻辑回归的应用 413

2.10.1贷款接纳 414

2.10.2德国信用数据 414

2.10.3延误的航班 415

练习 416

备忘单 418

第3讲 聚类分析 419

3.1聚类简介 421

3.1.1聚类的应用 421

3.1.2聚类的复杂性 422

3.1.3距离计量 422

3.1.4簇内和簇间平方和 423

3.1.5高效聚类的属性 424

3.2凝聚层次聚类 425

3.2.1主要距离 426

3.2.2密度估算方法 427

3.3相似性聚合聚类 428

3.3.1相似性聚合的原理 428

3.3.2相似性聚合聚类的实施 428

3.4 Ramap包的用法 429

3.5 k均值聚类 431

3.6 R聚类示例：欧洲人的蛋白质摄入 431

3.7 R聚类示例：美国月度失业率 434

3.8在R中实施层次聚类 435

3.8.1例1：重温欧洲人蛋白质摄入 435

3.8.2例2：重温美国月度失业率 436

练习 437

备忘单 439

第4讲 决策树 440

4.1决策树的应用 441

4.2决策树原理 444

4.2.1选择变量——创建树的第1步 444

4.2.2拆分标准 445

4.2.3为节点分配数据——创建树的第2步 447

4.2.4修剪——创建树的第3步 447

4.3构建决策树 448

4.3.1决策树如何确定纯度？ 449

4.3.2使用决策树时的实际考虑因素 450

4.3.3决策树选项 451

4.4 CART、C5.0和CHAID树 451

4.4.1 CART 452

4.4.2 C5.0 454

4.4.3 CHAID 455

4.4.4决策树对比 456

4.5用决策树预测 457

4.6决策树的优缺点 458

4.6.1决策树的优点 458

4.6.2决策树的缺点 458

4.7在R中构建决策树 459

练习 462

备忘单 464

第5讲 R和Hadoop的集成及Hive介绍 465

5.1 Hadoop 466

5.1.1 HDFS 467

5.1.2 MapReduce 468

5.1.3 Hadoop的应用 468

5.2集成R和Hadoop——RHadoop 469

5.2.1安装RHadoop 470

5.2.2在R中使用RHadoop 472

5.3通过文本挖掘得到有用信息 474

5.4 Hive简介 477

5.4.1元存储 477

5.4.2数据库 477

5.4.3数据类型 477

5.4.4查询语言 478

5.4.5 Hive命令 478

5.4.6 Hive交互和非交互模式 479

练习 480

备忘单 482

附录A 在R中可以完成的10件 Microsoft Excel工作 484