现在,越来越多的人考虑引入大数据技术来促进公司产品的销售以获得更多的利润。而学习算法能够让商务活动及其发展过程的预测摆脱人脑计算能力的局限,并且能提高数据模型的预测**度,使得大数据的分析处理在依托计算机的大规模计算能力下得以完成。 当前数据分析*常用的工具就是R语言,本书深入浅出地介绍了利用R语言进行数据分析及构建预测模型的多种实用方法,包括回归、聚类、关联和分类分析等常用学习算法的实现,每一种算法都通过具体案例详细说明构建模型、实现模型以及评价模型的过程。本书还系统讲解了相关的R语言的基础知识,包括环境准备以及数据转换、分析和结果可视化的方法等。 本书融合了作者十几年来利用数据分析算法来完成数据挖掘方面的诸多心得,并且书中所有的源代码和实验数据在配套的网站上可以免费下载,包括习题和答案也都可以下载。阅读完本书并亲自动手完成书中所有算法案例后,读者将对数据分析有更深入的了解,设计学习算法来发现隐藏在数据中有价值的模式也不再是遥不可及的目标。 本书既可以作为相关专业数据分析的教材,也可以作为大数据网络培训或技术人员自学的参考资料。