1 為什麼要用R
1.1 為什麼把R劃分為一個完整的分析環境
1.2 與其他分析程序包相比R的其他優勢
1.3 R作為統計語言和分析平颱的差異
1.4 使用R的成本和收益
1.5 同時使用SAS和R
1.6 簡短的采訪：用JMP實現R
2 R 的基礎配置
2.1 為商務分析設置R的一些選擇
2.2 下載和安裝R
2.3 安裝R程序包
2.4 在R中啓動教程
2.5 R的數據類型
2.6 對約翰•福剋斯——R的Rcmdr GUI的創造者的簡短訪談
2.7 本章用過的命令小結
3 R界麵
3.1 R統計語言的界麵
3.2 R基礎知識
3.3 R圖形用戶界麵的優點和局限性
3.4 GUI清單
3.5 R GUIs總結
3.6 在其他軟件中使用R
3.7 R的Web界麵
3.8 訪談：將R用作基於web的應用程序
3.9 使用R進行雲計算
3.10 Google和R
3.11 訪談：在榖歌中使用R
3.12 訪談：在cloudnumbers.com通過雲計算使用R
3.13 本章用過的命令小結
4 數據處理
4.1 分析式數據處理的挑戰
4.2 較小數據集的讀取方法
4.3 一些常見的分析任務
4.4 使用R進行一個簡單的分析
4.5 比較R圖形用戶界麵的數據輸入
4.6 與數據庫及商業智能係統一起使用R
4.7 本章用過的命令小結
4.8 引文和參考文獻
4.9 更多的資源
5 探索數據
5.1 商務指標
5.2 數據可視化
5.3 圖示的參數
5.4 在R中創建圖
5.5 使用ggplot2畫更好的圖
5.6 交互式的圖
5.7 GrapheR：繪製簡單圖的R GUI
5.8 Deducer：高級數據可視化GUI
5.9 調色闆
5.10 訪談：哈德利•威剋姆（Hadley Wickham），ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis的作者
5.11 本章用過的命令小結
6 構建迴歸模型
6.1 綫性迴歸
6.2 邏輯斯蒂迴歸
6.3 風險模型
6.4 評分卡
6.5 在R中構建迴歸模型的一些有用的函數
6.6 使用R Cmdr建立迴歸模型
6.7 迴歸模型的其他程序包
6.8 PMML
6.9 本章用過的命令小結
7 使用R進行數據挖掘
7.1 定義
7.2 Rattle：R中的一個數據挖掘GUI
7.3 訪談：格雷厄姆•威廉姆斯（Graham Williams），Data Mining with Rattle and R的作者
7.4 使用R進行文本挖掘分析
7.5 榖歌預測API
7.6 數據挖掘者的數據隱私
7.7 本章用過的命令小結
8 聚類和數據分割
8.1 什麼時候使用數據分割和聚類
8.2 R對聚類的支持
8.3 使用RevoScaleR進行循環分析
8.4 一個稱為Playwith的GUI
8.5 使用Rattle進行聚類分析
8.6 本章用過的命令小結
9 預測和時間序列模型
9.1 時間序列簡介
9.2 時間序列和預測方法
9.3 時間序列模型的種類
9.4 處理日期-時間數據
9.5 使用R commander GUI的epack插件
9.6 本章用過的命令小結
10 數據導齣和輸齣
10.1 本章用過的命令小結
11 優化R代碼
11.1 有效編碼的例子
11.2 定製R軟件啓動
11.3 代碼編輯器
11.4 增強的代碼編輯器的優點
11.5 訪談：J.J. Allaire，RStudio的創造者
11.6 Revolution R——一個高效的環境
11.7 評估代碼效率
11.8 使用system.time來評估編碼效率
11.9 使用GUIs學習並更快編寫R代碼
11.10 並行編程
11.11 使用硬件解決方案
11.12 本章用過的命令小結
12 更多的培訓文獻
12.1 Cran Views
12.2 閱讀材料
12.3 R中使用的其他GUIs
12.4 本章用過的命令小結
13 R應用案例研究
13.1 使用R進行網絡分析
13.2 使用R進行社交媒體分析
13.3 使用R進行RFM分析
13.4 使用R建立傾嚮模型
13.5 使用R建立金融風險模型
13.6 使用R進行藥物分析
13.7 分析方麵的閱讀文選
13.8 商務分析師為什麼應該學習R語言
13.9 分析生涯
13.10 本章用過的命令小結
索引
· · · · · · (收起)