R基础篇

R语言教程导读

写在前面:

随着大数据在国内逐渐火热，R语言作为最专业的统计学软件之一，使得越来越多非统计学专业的人投入到R语言的研究中来，但是网络上学习资料虽然有，但想要快速且系统的学习R语言，来完成数据分析的需求还有些难度，出于教学的目的，本书以实例项目代码入手，由浅入深的带领读者步入R的世界。

导读:

本书总共分为四个版块，如下:

1. 基础篇
2. 时间序列分析篇
3. 绘图篇
4. 机器学习篇

基础篇

R基础主要是介绍几种基本数据结构，比如向量(vector)、列表(list)、数组(array)、数据框(framer)、矩阵(matrix)等；还有R语言中的流程控制语句，函数，类。最后以若干个完整的算法实例来巩固R基础中所学知识。

时间序列分析篇

时间序列分析篇主要包括预测、回归分析。预测部分主要讲述ARIMA系列模型和GARCH系列模型，包括模型的算法原理，需要用到的统计学部分的基础知识，并以若干个完整的实例代码来应用预测分析；回归分析部分主要是讲述多元线性回归和多元非线性回归，包括原理与项目实例。

绘图篇

绘图篇主要介绍ggplot2包绘图

机器学习篇

机器学习篇主要是介绍几种数据挖掘常用算法，其中涉及到算法原理详解与R语言项目实例。算法分别有聚类分析、神经网络、分类。

本书旨在通过一个个小的R语句来讲解R的使用，分别使用简单一些的实例项目来讲述R的基本应用，然后使用复杂一些的项目来训练更多的R应用。