R语言应用的数据挖掘.pdf

Teradata数据挖掘之 R语言应用交流 Yinbinfeng 2014.11 Agenda 一、R语言基础介绍 二、如何使用R语言及思考 三、R语言应用案例 (1)基于熵值法指标权重设定 因子分析评估 (2)R自回归指标预测 (3)基于二次规则的马科维茨 资产组合 22 © 2014 Teradata 什么是R语言？ R语言是统计挖掘的绘图语言，也是实现该语言的软件。 3 © 2014 Teradata R语言的特点 多领域的统计资源 •目前在R网站上约有近6000个包，涵盖了基础统计学、社会学、 经济学、生态学、空间分析、系统发育分析、生物信息学等诸多 方面。 跨平台 •R可在多种操作系统上运行，如Windows、MacOS、多种Linux 和UNIX等。 命令行驱动 •R即时解释，输入命令，即可获得相应的结果。 4 © 2014 Teradata 为什么选择R语言 5 © 2014 Teradata R和其它统计软件的比较 EXCEL 无需编程，所见即所得，重在数据的整理，能满意绝大部分常规统计分析 SAS 速度快，有大量统计分析模块，可扩展性稍差，且价格昂贵 SPSS Statistics 简单的图型操作界面，简单易学，但编程十分困难 SPSS Modeler S+ 运行S语言，具有复杂的界面，与R完全兼容，且价格昂贵 6 © 2014 Teradata R语言的缺点 7 © 2014 Teradata R开发常用开源工具--RStudio  R Studio 是当前R开发最流量的开源工具之一，主要功能介绍如下： R代码区 R运行对象 R运行结果 R图型展示区及帮助区 8 © 2014 Teradata R程序包（R Packages） 9 © 2014 Teradata R常用程序包介绍(1) R Package名称 R描述 abind Combine multi-dimensional arrays caret 分类与回归预测 ccgarch 基于异分差条件回归预测模型 datasets R数据集包 Features 特征选择 foreach Foreach looping construct for R Forecast 时间序列与线性回归模型 ggplost R绘图包 iterators Iterator construct for R Matrix Sparse and Dense Matrix