预测流程 确定主题.指标.主体.精度.周期.用户.成本和数据七要素. 收集数据.内容划分.收集原则. 选择方法.主要方法有自相关分析.偏相关分析.频谱分析.趋势分析.聚类分析.关联分析.相关分析.互相关分析.典型相关分析.对应分析等. 分析规律.常见的规律有趋势性.周期性.波动性.相关性.相似性.项关联性.段关联性. 建立模型.特征构建.特征选择.算法选择(可理解性.性能.数据要求).构建模型(分割数据集).测试模型.模型优化.评估效果.发布模型. 分析方法 自相关分析,同一时间序列在不同时刻的…

特征构建技术 特征变换,对原始的某个特征通过一定的规则或映射得到新特征的方法,主要方法包括概念分层.标准化.离散化.函数变换以及深入表达.特征变换主要由人工完成,属于比较基础的特征构建方法. 概念分层,缩减离散数据的方法,比如分段. 标准化,即无量纲处理.有线性标准化(极差标准化.z-score标准化[正态分布].小数定标标准化).非线性标准化(对数标准化.小数标准化[可能还会有什么指数标准化?]) 离散化(分箱法[按某规则存放在不同的箱中,课以按数量和区间分],熵离散法[没搞懂]),规则离散法…

2.1预测流程 从确定预测主题开始,一次进行数据收集.选择方法.分析规律.建立模型.评估效果直到发布模型. 2.2.1确定主题 (1)指标:表达的是数量特征,预测的结果也通常是通过指标的取值来体现. (2)主体:预测研究的对象. (3)精度:预测能够达到的准确水平. (4)周期:在预测工作开始前,需要明确预测结果的时间跨度,或叫做周期. (5)用户: (6)成本: (7)数据: 2.1.2收集数据 内容划分 收集原则 :全面覆盖.质量良好.周期一致.粒度(粒度可以理解为事物的层次)对称.持续生产…

本例使用forecast包中自带的数据集wineind,它表示从1980年1月到1994年8月, 由葡萄酒生产商销售的容量不到1升的澳大利亚酒的总量.数据示意如下: #观察曲线簇 len=1993-1980+1 data0=wineind[1:12*len] range0=range(data0)+c(-100,100) plot(1:12,1:12,ylim=range0,col='white',xlab="月份",ylab="销量") for(i in 1:le…

使用R语言预测产品销量 通过不同的广告投入,预测产品的销量.因为响应变量销量是一个连续的值,所以这个问题是一个回归问题.数据集共有200个观测值,每一组观测值对应一种市场情况. 数据特征 TV:对于一个给定市场的单一产品,用于电视上的广告费用(以千为单位) Radio:用于广告媒体上投资的广告费用 Newspaper:用于报纸媒体上的广告费用 响应 Sales:对应产品的销量 加载数据 > data <- read.csv("http://www-bcf.usc.edu/~garet…

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于"tidy"你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summarise() 分组: group_by(…

摘要:R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言. 最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言.总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门. R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读…

本人最近在某咨询公司实习,涉及到了一些数据分析的工作,用的是R语言来处理数据.但是在应用的过程中,发现用R很不熟练,所以再打算学一遍R.曾经花一个月的时间看过一遍<R语言编程艺术>,还用R做过阿里的推荐算法比赛,对R语言有一些最初级.基本的了解.不过 ,上面那本书虽然挺好,但是不适合速成,是从程序员的角度写的,对常用函数和统计知识涉及的不多.在实际工作中,发现适时应用R的包和函数是十分重要的,所以打算另找一本书来看.在学校放着一本<R语言实战>,无奈没拿过来,就用电子版的学一遍吧.…

R 语言实战(第二版) part 4 高级方法 -------------第13章 广义线性模型------------------ #前面分析了线性模型中的回归和方差分析,前提都是假设因变量服从正态分布 #广义线性模型对非正态因变量的分析进行扩展:如类别型变量.计数型变量(非负有限值) #glm函数,对于类别型因变量用logistic回归,计数型因变量用泊松回归 #模型参数估计的推导依据的是最大似然估计(最大可能性估计),而非最小二乘法 #1.logistic回归 library(AER) d…

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性…

说明: 1.本笔记对<R语言实战>一书有选择性的进行记录,仅用于个人的查漏补缺 2.将完全掌握的以及无实战需求的知识点略去 3.代码直接在Rsudio中运行学习 R语言实战(第二版) part 1 入门 ----------第1章 R语言介绍-------------------- help.start() #帮助文档首页 demo() #R语言demo演示 demo(package = .packages(all.available = TRUE)) demo(image) #演示图像 ex…

2.2.2 矩阵 matrix(vector,nrow,ncol,byrow,dimnames,char_vector_rownames,char_vector_colnames) 其中: byrow=TRUE/FALSE,表示按行填充还是按列填充,默认情况下是按列填充 2.2.4 数据框 1.attach,detach()和with() attach():将数据框加入搜索路径 detach():将数据框移除出搜索路径 with():赋值仅在括号内有效,如果想在括号外生效也可以,用<<- 2.…

在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后,需要对数据进行分布探索和两两关系分析等.主要内容有描述性统计分析.频数表和列联表.相关系数和协方差.t检验.非参数统计. 7.1描述性统计分析 7.1.1方法云集 书上说,R中的描述性统计量函数“多的尴尬”.summary函数返回最大值.最小值.上下四分位数.中位数.平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计.还讲了apply.sapply函数,写了峰度和偏度.fivenum函数可以返回图基五数,即最小值,下分位数,中位数,上四分位数,最大值. 扩展:…

1.典型的数据分析过程可以总结为一下图形: 注意,在模型建立和验证的过程中,可能需要重新进行数据清理和模型建立. 2.R语言一般用 <- 作为赋值运算符,一般不用 = ,原因待考证.用->也可以. 3. age <- c(,,,,,,,,,) weight <- c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1) mean(weight) sd(weight) cor(age,weight) plot(age,weight) 上面这一段代码是基…

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量.数据框等多种对象,返回逻辑值. > attach(data) The following objects are masked fromdata (pos = 3): city, price, salary > data$salary=replace(salary,salary>5,NA) > is.na(salary) [1] FALSEFALSE TRUE…

R 语言实战(第二版) part 2 基本方法 -------------第6章 基本图形------------------ #1.条形图 #一般是类别型(离散)变量 library(vcd) help(Arthritis) #类风湿性关节炎新疗法研究结果 head(Arthritis) count <- table(Arthritis$Improved) barplot(count,main="simple bar plot",xlab = "improvement…

R 语言实战(第二版) part 5-1 技能拓展 ----------第19章 使用ggplot2进行高级绘图------------------------- #R的四种图形系统: #①base:基础图形系统 #②grid图形系统: grid包,灵活,无完整绘图函数,适用开发者 #③lattice包:适用网格图形,即多变量/水平关系.基于grid包 #④ggplot2包:数据可视化利器 #前三者在基础安装中已包含,后三者使用时需显示加载 #1.以一个例子介绍ggplot2 library(g…

R 语言实战(第二版) part 5-2 技能拓展 ----------第21章创建包-------------------------- #包是一套函数.文档和数据的合集,以一种标准的格式保存 #1.测试npar包.进行非参组间比较 pkg <- "npar_1.0.tar.gz" loc <- "http://www.statmethods.net/RiA" url <- paste(loc,pkg,sep = "/") d…

这篇简直是白写了,写到后面发现ggplot明显更好用 3.1 使用图形 attach(mtcars)plot(wt, mpg) #x轴wt,y轴pgabline(lm(mpg ~ wt)) #画线拟合title("Regression of MPG on Weight")detach(mtcars) R语言中画图只有一幅,如果要画多幅,用dev.new() 3.2 例子 dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)drugA <- c(16, 20, 27,…

本章内容: 数学和统计函数 字符处理函数 循环和条件执行 自编函数 数据整合与重塑 5.1一个数据处理难题 5.2数值和字符处理函数 分为数值函数和字符串函数,下面是数学函数截图: ceiling.floor.trunc.signif函数第一次听说,是一些数位函数的处理函数.注意log是以e为底的.当上面的函数用在向量.矩阵.数据框时,单独用于每一个独立的值. 5.2.2统计函数 举个例子:mean函数 mean(x, trim = , na.rm = FALSE, ...) #trim参数表示…

本章内容: 操纵日期和缺失值 熟悉数据类型的转换 变量的创建和重编码 数据集的排序,合并与取子集 选入和丢弃变量 多说一句,数据预处理的时间是最长的……确实是这样的,额. 4.1一个示例 4.2创建新变量 算术运算符:+.-.*./.^(**)(求幂).x %% y(取余运算).x %/% y(整数除法). transform函数: transform函数现在只用于数据框.对数据框进行操作. 例子: mydata <- transform(mydata, sumx = x1+x2, meanx…

2.1数据集的概念 变量的类型是不同的,比如标示符.日期变量.连续变量.名义变量.有序型变量等,记得数据挖掘导论中有专门的描述. R可以处理的数据类型包括了数值型.字符型.逻辑型.复数型(虚数).原生型(字节). 2.2数据结构 R拥有很多存储数据的对象类型,包括 标量.向量.矩阵.数组.数据框.列表.它们可以用下图表示: 因子是R中的名义型或者有序型变量,比较特殊. 2.2.1向量 标量是只有一个元素的向量,一般用来保存常量.其他没什么说的. seq函数: seq(, to = , by =…

11.2对应分析 在很多情况下,我们所关心的不仅仅是行或列变量本身,而是行变量和列变量的相互关系,这就是因子分析等方法无法解释的了.1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析,也称关联分析.R-Q型因子分析,其是一种多元相依变量统计分析技术.它通过分析由定性变量构成的交互汇总表,来揭示同一变量各类别之间的差异,以及不同变量各类别之间的对应关系,这是一种非常好的分析调查问卷的手段. 对应分析是一种视觉化的数据分析方法,其基木思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较…

4.1 R绘图概述 以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多种绘图相关的命令,可分成三类: 高级绘图命令:在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴.标签.标题等. 低级绘图命令:在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素,如额外的点.线和标签. 交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息. 使用R语言作图,主要按照以下步骤进行: ①取原始数据,准备好绘图需要的变量. ②…

典型数据分析的步骤: R语言:为统计计算和绘图而生的语言和环境 数据分析:统计学,机器学习 R的使用 1. 区分大小写的解释型语言 2. R语句赋值:<- 3. R注释: # 4. 创建向量 c() 5. 观察演示 列表demo(),图形演示demo(graphics) 6. 帮助函数 7. getwd()查看当前工作目录, setwd()设定当前工作目录 setwd('E:\\') getwd() [1] "E:/" 8. 工作空间管理函数 9. 输入输出 1). 输入 sou…

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe…

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个…

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].…

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量…