R语言的数据挖掘案例

r语言分析案例R语言分析案例。

在数据分析领域，R语言作为一种强大的统计分析工具，被广泛应用于数据挖掘、统计建模、数据可视化等方面。

本文将通过一个实际案例，介绍如何利用R 语言进行数据分析，以及分析过程中的一些关键步骤和技巧。

案例背景。

假设我们是一家电商公司的数据分析师，我们需要分析公司最近一年的销售数据，以便为公司制定下一步的营销策略和业务决策。

数据收集与整理。

首先，我们需要从公司的数据库中提取销售数据，并将其导入R语言环境中进行分析。

在导入数据之前，我们需要对数据进行清洗和整理，包括处理缺失值、异常值、重复值等。

这一步是数据分析的基础，也是保证分析结果准确性的关键。

数据探索与可视化。

接下来，我们可以利用R语言中丰富的数据可视化工具，对销售数据进行探索性分析。

我们可以绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图等，来展现销售数据的特征和规律。

通过可视化分析，我们可以更直观地了解销售数据的分布情况、趋势变化等，为后续的深入分析提供参考。

销售趋势分析。

在对数据进行了初步的探索之后，我们可以利用R语言进行销售趋势分析。

通过时间序列分析等方法，我们可以揭示销售数据的季节性变化、周期性变化、趋势变化等，从而为公司未来的销售策略提供有力支持。

用户行为分析。

除了销售数据，我们还可以结合用户行为数据，利用R语言进行用户行为分析。

通过对用户购买行为、浏览行为、交互行为等数据的分析，我们可以深入了解用户的偏好和行为习惯，为公司的营销活动和产品推广提供指导意见。

预测建模与优化。

最后，我们可以利用R语言进行销售预测建模。

通过构建合适的预测模型，如时间序列模型、回归模型等，我们可以预测未来销售额、销售量等指标，为公司的库存管理、生产计划等提供决策支持。

同时，我们还可以通过优化模型参数、调整模型结构等方式，提高预测模型的准确性和稳定性。

总结与展望。

通过以上的数据分析过程，我们可以得出一些结论和建议，如哪些产品的销售增长迅猛，哪些产品的销售下滑较快，哪些用户群体的购买力较强等。

r语言数据分析、展现与实例近年来，由于存储设备的单位成本以惊人的速度下降（1G硬盘空间的成本现在只需要几美分，这在过去难以想象），我们可以轻而易举地积累起大量的数据。

电信运营商，可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令，省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。

电子商务网站，可以记录用户的每一次交易，甚至每一次点击，可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。

城市监控体系，在各个重要路口，高速公路上的摄像头，每秒钟都在产生海量的视频数据。

在生命科学领域，对人体的DNA分析，一个个体就能产生几个G数据，可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据，信息量将会是怎样一个规模，如此等等，不胜枚举。

我们毫无疑问，正处于一个信息爆炸的时代。

很不幸的是，我们得到了大量的数据，而这些数据中的绝大部分，在它的生命周期里基本上都被闲置着，从来没有考虑过产生任何的价值，唯一的用途就是“保存备查”。

尽管“啤酒与尿布”的故事，已经写入教科书有10多年了，几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值，但是直到今天，我们对数据的处理依然停留在按预定指标进行统计这种很低的水平上。

造成这种情况的原因有很多。

一方面，由于业务人员和IT人员的工作鸿沟，使到即使能提出数据分析的需求都成了一个很大的困难。

在各公司里保管数据的大多是IT 人员，他们对业务的了解可能并非很深入，而业务人员也鲜有对数据有深入认识者，他们通常都缺乏必要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作。

另一方面，数据分析专家具有深厚的数学处理能力，善于建模和构筑算法，但是由于无法得到合适的需求，他们的能力也无从施展。

另外数学家、统计学家们很多并不熟悉现代的IT软硬件设备的特性，对于集群、分布式系统、大规模存储、云计算、数据库等认识几乎为零，对于算法的实现可能还停留在对着PC 写C语言程序的水平上，对于海量数据，无法利用现代化设备的能力，使到算法是否能真正实现变成生产力存有很大的疑问。

先验知识对概念获取的影响：实验和计算结果1.研究背景与目的以前的研究表明，背景知识对概念学习有明显的影响。

在本实验中，背景知识的作用被作为各种偶然的学习任务以及有意的学习任务的函数。

通过比较概念上相关的编码与概念上不相关的共现的编码来研究先验知识的影响。

通过偶然编码观察到的先验知识的精确影响，以及概念相关性，我们发现与有意的学习任务一样具有偶然的影响。

结果表明，许多类型的基于知识的影响不会作为编码策略的函数而变化。

我们讨论了背景知识对概念学习的影响的普遍性，通过决策树模型来分析气球试验的结果，最后证实背景知识对结果是否具有影响。

2.试验假设纯粹的经验发现技术在概念获取期间不利用先验知识。

仅仅依靠基于解释的学习的人类学习模型不能解释这样的事实，即在没有任何领域知识的情况下，受试者能够学习概念。

此外，当前的解释学习方法假定领域理论是完整的、正确的，这一假设不能对人类受试者的现有知识做出（Nisbett k Ross，1978）。

实验还指出当前基于解释的学习方法的不足。

基于解释的学习假设背景理论足够强，以证明为什么特定的结果发生。

相反，似乎并不出现对象的背景知识对于创建这样的证据是有效的。

换句话说，“背景知识似乎能够识别什么因素的情况可能影响膨胀气球的结果。

然而，受试者需要几个例子来确定这些因素中的哪些是相关的，以及这些因素是必要的还是适当的。

3.模型建立和理论背景为了开发学习任务的计算模型，必须理解领域理论是完整和正确的基于解释的学习的假设。

基于解释的学习中的完全，不完全和不正确的领域理论问题（Kajamoney k DeJong，不考虑，我认为决策树理论，是一种特定类型的不完全理论。

在这样的理论中，几个因素的影响是已知的，但领域理论没有指定一个系统的方法来组合这些因素。

此外，不假定域理论识别所有的影响因素。

决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。

每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

R语言ablone数据集数据挖掘预测分析报告●介绍●数据集描述●检测异常值并构建清洁数据集●清洁数据分析●结论介绍鲍鱼是铁和泛酸的极佳来源，是澳大利亚，美国和东亚地区的营养食品资源和农业。

100克鲍鱼每日摄取这些营养素的量超过20％。

鲍鱼的经济价值与年龄呈正相关。

因此，准确检测鲍鱼的年龄对于农民和消费者确定其价格非常重要。

然而，目前用来决定年龄的技术是相当昂贵和低效的。

农民通常通过显微镜切割贝壳并计数环以估计鲍鱼的年龄。

这种复杂的方法增加了成本并限制了它的普及。

我们的目标是找出预测戒指的最佳指标，然后找出鲍鱼的年龄。

数据集描述数据集描述在这个项目中，数据集Abalone是从UCI Machine Learning Repository（1995）获得的。

该数据集包含1995年12月由澳大利亚塔斯马尼亚州主要工业和渔业部海洋研究实验室Taroona记录的4177只鲍鱼的物理测量结果。

有9个变量，分别是性别，长度，直径和身高，体重，体重，内脏重量，外壳重量和戒指。

随着年龄等于戒指数量，变量戒指与鲍鱼年龄呈线性相关加1.5。

检测异常值并构建清洁数据集library(ggplot2)library(plyr)library(nnet)library(MASS)library(gridExtra)## Loading required package: gridlibrary(lattice)library(RColorBrewer)library(xtable)Data = read.csv("abalone.csv")# Import Dataprint(str(Data))# Structure of the Data## 'data.frame': 4177 obs. of 9 variables:## $ Sex : Factor w/ 3 levels "F","I","M": 3 3 1 3 2 2 1 1 3 1 ...## $ Length : num 0.455 0.35 0.53 0.44 0.33 0.425 0.53 0.545 0.475 0.55 ...## $ Diameter : num 0.365 0.265 0.42 0.365 0.255 0.3 0.415 0.425 0.37 0.44 ...## $ Height : num 0.095 0.09 0.135 0.125 0.08 0.095 0.15 0.125 0.125 0.15 ...## $ Whole.weight : num 0.514 0.226 0.677 0.516 0.205 ...## $ Shucked.weight: num 0.2245 0.0995 0.2565 0.2155 0.0895 ...## $ Viscera.weight: num 0.101 0.0485 0.1415 0.114 0.0395 ...## $ Shell.weight : num 0.15 0.07 0.21 0.155 0.055 0.12 0.33 0.26 0.165 0.32 ...## $ Rings : int 15 7 9 10 7 8 20 16 9 19 ...## NULL有4种不同的体重衡量标准，即Whole.weight，Shucked.weight，Viscera.weight和Shell.weight。

R语言在医疗数据挖掘与分析中的应用研究一、引言随着医疗信息化的发展和医疗大数据的快速增长，如何高效地挖掘和分析医疗数据成为了医疗领域的重要课题。

R语言作为一种强大的统计分析工具，被广泛运用于医疗数据挖掘与分析中。

本文将探讨R 语言在医疗领域的应用现状以及未来发展趋势。

二、R语言在医疗数据处理中的优势R语言作为一种开源的统计分析工具，具有以下优势： - 丰富的数据处理函数：R语言拥有丰富的数据处理函数，可以方便地对医疗数据进行清洗、转换和整合。

- 强大的可视化能力：R语言通过ggplot2等包提供了强大的数据可视化功能，可以直观地展示医疗数据的特征和规律。

- 丰富的统计分析方法：R语言集成了各种统计分析方法，可以帮助医疗领域从业者进行深入的数据分析和挖掘。

三、R语言在医疗数据挖掘中的应用案例1. 医疗数据清洗利用R语言可以对医疗数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值检测等，确保数据质量符合分析要求。

2. 医疗数据可视化通过R语言强大的可视化功能，可以将医疗数据以图表形式展示出来，帮助医务人员更直观地理解数据背后的含义。

3. 医疗数据建模利用R语言进行医疗数据建模，可以构建预测模型、分类模型等，帮助医务人员进行风险评估和决策支持。

4. 医疗数据挖掘通过R语言进行聚类分析、关联规则挖掘等技术，可以发现医疗数据中隐藏的规律和关联，为临床实践提供参考依据。

四、未来展望随着人工智能和大数据技术的不断发展，R语言在医疗领域的应用前景十分广阔。

未来，我们可以期待R语言在医疗影像识别、个性化治疗方案制定等方面发挥更大作用，为提升医疗服务质量和效率做出更多贡献。

五、结论综上所述，R语言在医疗数据挖掘与分析中具有重要意义和广泛应用前景。

通过不断深入研究和实践，相信R语言将为医疗领域带来更多创新和突破，推动整个行业迈向数字化、智能化时代。

希望本文能够对读者了解R语言在医疗领域的应用有所帮助，并激发更多人投身于这一领域的研究与实践。

基于R语⾔的数据分析和挖掘⽅法总结——中位数检验3.1 单组样本符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）3.1.1 ⽅法简介此处使⽤的统计分析⽅法为美国统计学家Frank Wilcoxon所提出的⾮参数⽅法,称为Wilcoxon符号秩 (signed-rank)检验,当数据中仅有单⼀组样本时，可⽤这种⽅法检验数据的中位数是否⼤于、⼩于或等于某⼀特定数值。

当你的样本数较⼤时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较⼤)，建议改以单组样本均值t检验(one-sample t-test)检验总体均值。

注:总体中位数经常和均值⼀样, 因此检验中位数即检验均值。

3.1.2 公式3.1.3 实现范例1. 范例A-2：⽯油定价差异的分析物价不断上涨，各项与民⽣问题有关的物品都会受到关注，⽽每⽇上班需使⽤到交通⼯具使⽤的汽油与柴油也是⼤众⽣活的重要⽀出。

由于⽯油是⼀种同时具备战略考虑与民⽣问题双重属性的特殊物品，因此油价的波动会影响民⽣问题，为了推动国内油价市场的公平性与合理性，降低⾮经济因素的影响，使国内油价能回归市场机制，负责部门于2007年1⽉开始实施浮动油价的机制，经过多次的修订与调整，该计价制度推⾏⾄今。

由于近⼏个⽉来国际油价的波动剧烈，进⽽影响到⼀般百姓最关⼼的汽柴油价格，某研究民⽣议题的机构想了解该国主要两个⽯油公司A⽯油公司及B⽯化公司的浮动油价是否有差异，由北⾄南收集了A公司与B公司在该国9个地区的加油站油价(元／升)，如下表所⽰。

问题：在浮动油价制度制定之前，国内的汽油价格为30元/升，研究机构想了解在实施浮动油价制度后，国内的平均油价是否⾼于实施之前，并以A 公司的数据加以⽐较。

问题解析：此问题可讨论A公司的平均油价与制度实施前油价加以⽐较，故讨论"A公司的平均油价是否⼤于30元/升?"。

统计⽅法：此问题中变量为⽯油公司的油价，为单⼀变量(⼀个变量，建议选择单变量分析)；想了解A公司的油价，视为⼀组样本且仅有样本量9个，⼩于30笔；可采⽤分析⽅法：单组样本中位数检验(Wilcoxon signed-rank test)，检验"A公司的平均油价是否⾼于30元/升?"。

R语言（R programming language）是一种用于统计分析和数据可视化的开源编程语言，因其功能强大且易于学习和使用而备受数据分析领域的青睐。

在数据挖掘领域，R语言被广泛应用于数据预处理、特征提取、模型建立和结果可视化等方面。

本文将介绍R语言在数据挖掘中的常用方法及其在实际应用中的效果，并给出相应的参考文献写法，以供读者参考。

一、数据预处理在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和可用性。

R语言提供了丰富的数据处理函数和包，可以帮助用户快速进行数据清洗和整理工作。

其中，常用的数据预处理方法包括缺失值处理、异常值检测、数据变换等。

以下是一些常用的数据预处理方法及其在R语言中的实现方式：1. 缺失值处理缺失值是指数据中的某些观测值缺失或不完整的情况。

在处理缺失值时，可以选择删除缺失值所在的行或列，或者利用均值、中位数等方法进行填充。

R语言中，可以使用na.omit()函数删除包含缺失值的行或列，也可以使用mean()函数计算均值，并利用fillna()函数进行填充。

参考文献：Hadley Wickham, Rom本人n François, Lionel Henry, and KirillMüller (2018). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. Rpackage version 0.7.6. xxx2. 异常值检测异常值是指与大部分观测值存在显著差异的观测值，通常需要进行检测和处理。

R语言中，可以使用boxplot()函数对数据进行箱线图可视化，或者利用z-score等统计方法进行异常值检测。

对于异常值的处理，可以选择删除、替换或保留，具体方法视实际情况而定。

参考文献：Rob J Hyndman and Yanan Fan (1996). Sample Quantiles in Statistical Packages. The American Statistician, 50(4), 361-365.3. 数据变换数据变换是指对原始数据进行变换，将其转换为符合模型要求或满足分布假设的形式。

r语言与数据挖掘最佳实践和经典案例R语言是一种功能强大的数据分析和数据挖掘工具，它具有丰富的数据处理函数和扩展包，为数据挖掘提供了许多优秀的实践和经典案例。

以下是一些R语言与数据挖掘的最佳实践和经典案例：1. 探索性数据分析（EDA）：R语言提供了许多数据可视化函数和扩展包，可以帮助从数据中发现模式和趋势。

通过绘制直方图、散点图、箱线图等图形，可以以直观的方式展示数据的分布和关系。

2. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行清洗和转换。

R语言提供了许多函数和扩展包，如dplyr、tidyr 和reshape2，可以方便地进行数据清洗、缺失值处理、变量转换等操作。

3. 机器学习模型建立：R语言中有许多经典的机器学习算法的实现，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。

可以使用caret扩展包进行模型的建立、交叉验证和模型选择。

4. 特征选择和降维：在处理大规模数据时，特征选择和降维是必不可少的步骤。

R语言提供了一些函数和扩展包，如stats 和caret，可以用于特征选择和降维，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。

5. 聚类分析：聚类分析是一种常用的无监督学习方法，用于将样本划分成若干个不同的簇。

R语言中有许多聚类算法的实现，如K均值聚类、层次聚类和DBSCAN。

可以使用cluster和fpc扩展包进行聚类分析。

6. 关联规则挖掘：关联规则挖掘用于发现数据中的关联关系，如市场篮子分析中的购买商品之间的关系。

R语言中有许多关联规则挖掘的函数和扩展包，如arules和arulesViz。

7. 时间序列分析：时间序列分析用于处理与时间相关的数据，如股票价格、天气数据等。

R语言中有许多时间序列分析的函数和扩展包，如stats和forecast。

可以进行时间序列的可视化、平稳性检验、模型拟合和预测等。

这些实践和经典案例展示了R语言在数据挖掘领域的广泛应用，对于学习和应用R语言进行数据挖掘具有很大的参考价值。

利⽤R语⾔实现⽀持向量机（SVM）数据挖掘案例利⽤R语⾔实现⽀持向量机（SVM）数据挖掘案例建⽴模型svm()函数在建⽴⽀持向量机模型的时候有两种建⽴⽅式。

简单地说，⼀种是根据既定公式建⽴模型；⽽另外⼀种⽅式则是根据所给的数据模型建⽴模型。

根据函数的第⼀种使⽤格式，针对上述数据建模时，应该先确定所建⽴的模型所使⽤的数据，然后再确定所建⽴模型的结果变量和特征变来那个。

代码如下：library(e1071)data(iris)#建⽴svm模型model <- svm(Species~.,data = iris)在使⽤第⼀种格式建⽴模型时，如果使⽤数据中的全部特征变量作为模型特征变量时，可以简要地使⽤“Species~.”中的“.”代替全部的特征变量。

根据函数的第⼆种使⽤格式，在针对iris数据建⽴模型时，⾸先应该将结果变量和特征变量分别提取出来。

结果变量⽤⼀个向量表⽰，⽽特征向量⽤⼀个矩阵表⽰。

在确定好数据后还应根据数据分析所使⽤的核函数以及核函数所对应的参数值，通常默认使⽤⾼斯内积函数作为核函数，具体分析代码如下：#提取iris数据中除第5列以外的数据作为特征变量x <- iris[,-5]#提取iris数据中第5列数据作为结果变量y <- iris[,5]#建⽴svm模型model <- svm(x,y,kernel = "radial", gamma = if(is.vector(x)) 1 else 1/ncol(x))在使⽤第⼆种格式建⽴模型时，不需要特别强调所建⽴模型的哪个是，函数会⾃动将所有输⼊的特征变量数据作为建⽴模型所需要的特征变来那个。

在上述过程中，确定核函数的gamma系数时所使⽤的R语⾔所代表的意思为：如果特征向量是向量则gamma值取1，否则gamma值为特征向量个数的倒数。

结果分析summary(model)Call:svm.default(x = x, y = y, kernel = "radial", gamma = if (is.vector(x)) 1 else 1/ncol(x))Parameters:SVM-Type: C-classificationSVM-Kernel: radialcost: 1gamma: 0.25Number of Support Vectors: 51( 8 22 21 )Number of Classes: 3Levels:setosa versicolor virginica通过summary()函数可以得到关于模型的相关信息。