《R语言数据分析与挖掘实战》——2.4 配套附件使用设置

简介:

本节书摘来自华章计算机《R语言数据分析与挖掘实战》一书中的第2章,第2.4节,作者 张良均,云伟标,王路,刘晓勇,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.4 配套附件使用设置

本书附件资源按照章节组织,在附件的目录中会有chapter2、chapter3、chapter4等章节。在基础篇章节中其章节目录下只包含“示例程序”文件夹,包含三个子目录:code、data和tmp。其中,code为章节正文中使用到的代码、data为使用的数据文件、tmp文件夹中存放临时文件或者示例程序运行的结果文件。

例如,在实战篇中,chapter6下面则包含“示例程序”、“上机实验”、“上机实验拓展”、“拓展思考”文件夹。其中,“示例程序”文件夹和基础篇一致;“上机实验”文件夹则主要针对上机实验部分的完整代码,其子目录结构和“示例程序”一致;“上机实验拓展”里面包含“SAS”、“SPSS”文件夹,主要是使用不同的工具来解决上机实验问题;“拓展思考”则主要存储拓展思考部分的数据文件。

读者只需把整个章节如chapter2复制到本地,打开其中的示例程序即可运行程序并得到结果。这里需要注意,在示例程序中使用的一些自定义函数在对应的章节可以找到相应的R文件。同时,示例程序中的参数初始化可能需要根据具体设置进行配置,如数据库的驱动的地址,如果和示例程序不同,请自行修改。

相关文章
|
15天前
|
数据采集 算法 数据挖掘
10余位大佬+10余年经验的结晶:Python数据分析与挖掘实战
LinkedIn 对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出,目前最炙手可热的25 项技能中,数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么? 数据挖掘是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。 今天给小伙伴们分享的Python数据分析与数据挖掘手册是10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发,以电力、
10余位大佬+10余年经验的结晶:Python数据分析与挖掘实战
|
1天前
|
数据可视化
R语言自定义图形:ggplot2中的主题与标签设置
【8月更文挑战第30天】`ggplot2`作为R语言中功能强大的绘图包,其自定义能力让数据可视化变得更加灵活和多样。通过合理使用`theme()`函数和`labs()`函数,以及`geom_text()`和`geom_label()`等几何对象,我们可以轻松创建出既美观又富有表达力的图形。希望本文的介绍能够帮助你更好地掌握`ggplot2`中的主题与标签设置技巧。
|
14天前
|
数据采集 算法 数据挖掘
10余位大佬+10余年经验的结晶:Python数据分析与挖掘实战
LinkedIn 对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出,目前最炙手可热的25 项技能中,数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么? 数据挖掘是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。 今天给小伙伴们分享的Python数据分析与数据挖掘手册是10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发,以电力、
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
为啥我敢说Python是数据分析界的扛把子语言?
为啥我敢说Python是数据分析界的扛把子语言?
|
2月前
|
数据挖掘 PyTorch TensorFlow
Python数据分析新纪元:TensorFlow与PyTorch双剑合璧,深度挖掘数据价值
【7月更文挑战第30天】随着大数据时代的发展,数据分析变得至关重要,深度学习作为其前沿技术,正推动数据分析进入新阶段。本文介绍如何结合使用TensorFlow和PyTorch两大深度学习框架,最大化数据价值。
54 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow
解锁Python数据分析新技能,TensorFlow&PyTorch双引擎驱动深度学习实战盛宴
【7月更文挑战第31天】在数据驱动时代,Python凭借其简洁性与强大的库支持,成为数据分析与机器学习的首选语言。**数据分析基础**从Pandas和NumPy开始,Pandas简化了数据处理和清洗,NumPy支持高效的数学运算。例如,加载并清洗CSV数据、计算总销售额等。
41 2
|
9天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
解锁Python数据分析新技能!Pandas实战学习,让你的数据处理能力瞬间飙升!
【8月更文挑战第22天】Python中的Pandas库简化了数据分析工作。本文通过分析一个金融公司的投资数据文件“investment_data.csv”,介绍了Pandas的基础及高级功能。首先读取并检查数据,包括显示前几行、列名、形状和数据类型。随后进行数据清洗,移除缺失值与重复项。接着转换日期格式,并计算投资收益。最后通过分组计算平均投资回报率,展示了Pandas在数据处理与分析中的强大能力。
23 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据挖掘
从0到1构建AI帝国:PyTorch深度学习框架下的数据分析与实战秘籍
【7月更文挑战第30天】PyTorch以其灵活性和易用性成为深度学习的首选框架。
44 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow
数据界的“福尔摩斯”如何炼成?Python+TensorFlow数据分析实战全攻略
【7月更文挑战第30天】数据界的“福尔摩斯”运用Python与TensorFlow解开数据之谜。
33 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 PyTorch
🚀PyTorch实战宝典:从数据分析小白到深度学习高手的飞跃之旅
【7月更文挑战第29天】在数据驱动的世界里, **PyTorch** 作为深度学习框架新星, 凭借其直观易用性和高效计算性能, 助力数据分析新手成为深度学习专家。首先, 掌握Pandas、Matplotlib等工具进行数据处理和可视化至关重要。接着, 安装配置PyTorch环境, 学习张量、自动求导等概念。通过构建简单线性回归模型, 如定义 `nn.Module` 类、设置损失函数和优化器, 进行训练和测试, 逐步过渡到复杂模型如CNN和RNN的应用。不断实践, 你将能熟练运用PyTorch解决实际问题。
29 1

热门文章

最新文章

下一篇
云函数