大数据挖掘通常用哪些软件
1.RapidMiner只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道,RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首,叫好叫座。
是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢?首先,RapidMiner功能强大,它除了提供优秀的数据挖掘功能,还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。
更厉害的是,它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法,让它成为业界的一棵常春藤。
用Java语言编写的RapidMiner,是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。
它最大的好处就是,作为一个服务提供给用户,而不是一款本地软件,用户无需编写任何代码,为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。
2.R-ProgrammingR语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。
你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。
R,R-programming的简称,统称R。
作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件,它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的,并且很多模块都是由R编写的,这是R一个很大的特性。
而且,由于出色的易用性和可扩展性,也让R的知名度在近年来大大提高了,它也逐渐成为数据人常用的工具之一。
3.WEKAWEKA支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取,由于功能多样,让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。
它在GNU通用公共许可证下是免费的,这也是它与RapidMiner相比的优势所在,因此,用户可以按照自己的喜好选择自定义,让工具更为个性化,更贴合用户的使用习惯与独特需求。
很多人都不知道,WEKA诞生于农业领域数据分析,它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。
现在的WEKA是基于Java版本的,比较复杂。
令人欣喜的是,当它日后添加了序列建模之后,将会变得更加强大,虽然目前并不包括在内。
但相信随着时间的推移,WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。
4.Orange对很多数据人来说,Orange并不是一个陌生的名字,它不仅有机器学习的组件,还附加有生物信息和文本挖掘,可以说是充满了数据分析的各种功能。
而且,Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水,定能让你拥有畅快的使用感。
Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具,如果你碰巧是一个Python开发者,当需要找一个开源数据挖掘工具时,Orange必定是你的首选,当之无愧。
无论是对于初学者还是专家级大神来说,这款与Python一样简单易学又功能强大的工具,都十分容易上手。
5.NLTK著名的开源数据挖掘工具——NLTK,提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务,因此,在语言处理任务领域中,它一直处于不败之地。
想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户,只需要安装NLTK,然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中,就可以继续葛优瘫N日游了,高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。
另外,它是用Python语言编写的,用户可以直接在上面建立应用,还可以自定义小任务,十分便捷。
6.KNIMEKNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台,同时还通过其模块化数据的流水型概念,集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。
我们都知道,提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分,而这三个部分,KNIME均能出色地完成。
同时,KNIME还为用户提供了一个图形化的界面,以便用户对数据节点进行进一步的处理,十分贴心。
基于Eclipse,用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性,还有可随时添加的附加功能。
值得一提的是,它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
良好的性能,更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。
数据挖掘用什么软件
1.R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具;2.Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件,但用起来并不方便,界面也简单了点;3.Tanagra 是使用图形界面的数据挖掘软件;4.RapidMiner现在流行的势头在上升,但它的操作方式和商用软件差别较大,不支持分析流程图的方式,当包含的运算符比较多的时候就不容易查看了;5.KNIME和Orange看起来都不错,Orange界面看上去很清爽,但我发现它不支持中 文。
推荐KNIME,同时安装Weka和R扩展包。
对于普通用户可以选 用界面友好易于使用的软件,对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同(Java、R、C++、Python等)来选择相应的软件。
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大数据挖掘通常用哪些软件
1.RapidMiner只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道,RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首,叫好叫座。
是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢?首先,RapidMiner功能强大,它除了提供优秀的数据挖掘功能,还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。
更厉害的是,它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法,让它成为业界的一棵常春藤。
用Java语言编写的RapidMiner,是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。
它最大的好处就是,作为一个服务提供给用户,而不是一款本地软件,用户无需编写任何代码,为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。
2.R-ProgrammingR语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。
你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。
R,R-programming的简称,统称R。
作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件,它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的,并且很多模块都是由R编写的,这是R一个很大的特性。
而且,由于出色的易用性和可扩展性,也让R的知名度在近年来大大提高了,它也逐渐成为数据人常用的工具之一。
3.WEKAWEKA支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取,由于功能多样,让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。
它在GNU通用公共许可证下是免费的,这也是它与RapidMiner相比的优势所在,因此,用户可以按照自己的喜好选择自定义,让工具更为个性化,更贴合用户的使用习惯与独特需求。
很多人都不知道,WEKA诞生于农业领域数据分析,它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。
现在的WEKA是基于Java版本的,比较复杂。
令人欣喜的是,当它日后添加了序列建模之后,将会变得更加强大,虽然目前并不包括在内。
但相信随着时间的推移,WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。
4.Orange对很多数据人来说,Orange并不是一个陌生的名字,它不仅有机器学习的组件,还附加有生物信息和文本挖掘,可以说是充满了数据分析的各种功能。
而且,Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水,定能让你拥有畅快的使用感。
Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具,如果你碰巧是一个Python开发者,当需要找一个开源数据挖掘工具时,Orange必定是你的首选,当之无愧。
无论是对于初学者还是专家级大神来说,这款与Python一样简单易学又功能强大的工具,都十分容易上手。
5.NLTK著名的开源数据挖掘工具——NLTK,提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务,因此,在语言处理任务领域中,它一直处于不败之地。
想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户,只需要安装NLTK,然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中,就可以继续葛优瘫N日游了,高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。
另外,它是用Python语言编写的,用户可以直接在上面建立应用,还可以自定义小任务,十分便捷。
6.KNIMEKNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台,同时还通过其模块化数据的流水型概念,集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。
我们都知道,提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分,而这三个部分,KNIME均能出色地完成。
同时,KNIME还为用户提供了一个图形化的界面,以便用户对数据节点进行进一步的处理,十分贴心。
基于Eclipse,用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性,还有可随时添加的附加功能。
值得一提的是,它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
良好的性能,更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。
数据挖掘用什么软件
1.R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具;2.Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件,但用起来并不方便,界面也简单了点;3.Tanagra 是使用图形界面的数据挖掘软件;4.RapidMiner现在流行的势头在上升,但它的操作方式和商用软件差别较大,不支持分析流程图的方式,当包含的运算符比较多的时候就不容易查看了;5.KNIME和Orange看起来都不错,Orange界面看上去很清爽,但我发现它不支持中 文。
推荐KNIME,同时安装Weka和R扩展包。
对于普通用户可以选 用界面友好易于使用的软件,对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同(Java、R、C++、Python等)来选择相应的软件。
求教R软件做数据挖掘的两个问题
互联网的很大优势就是数据驱动的,数据往往是被有效收集的。
但是,也存在数据没有被记录情况。
支持产品功能的数据,会被记录,但是很多行为数据只能通过调取接口数据或埋点的方式进行记录。
这就需要业务人能够提前规划所需数据,让工程师将数据记录在库。
在收集数据的过程中,需要注意到就是有效数据量不能太小。
...
老师有没有 R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例 的电子版
不知不觉我跟R已经认识1年了,在这一周年的日子里,写篇纪念文章。
以前我并未对统计软件有特殊的偏好,spss、sas、eviews都在用,三个中稍倾向于spss,主要因为它比较简单,sas的学习难度和应用条件(模块很多,文件太大)是我所难以接受的,eviews只在时间序列里用。
那时更关注于具体的理论学习,不过在往深了学的时候,会有一个疑问,如果我在现实中要实现这些比较新的内容该怎么办?(商业软件一般没那么新的前沿的内容),这些复杂的公式对于没什么编程基础的我来说要实现起来真是难上加难。
也是去年这时候,有一个曾经在学院任教的老师(现在是加拿大英属哥伦比亚大学终身教授)回来给我们上了一个月的课,在这一个月的时间里,我接触了R语言。
接下来的一年里(现在依然如此),我始终处在自学R的阶段,虽然辛苦也受益良多,一方面是终于可以摆脱傻瓜软件的束缚(用了R之后,我基本不用spss了),另一方面也是最重要的是R镜像站的文档让我学了太多以前没接触的前沿知识并通过R语言进行了实践,这一切在以前都是不可想象的。
说实在的我的R水平还是处于基础阶段(虽然我已掌握了几乎所有传统统计学方法和数据挖掘算法的R语言实现),目前在文本挖掘,高级编程上与专业人士还存在很大的差距,不过我会继续努力。
R语言在中国的普及程度与国外简直是没法比,据我所知,目前高校用R作分析少之又少,企业普及率也低。
不过,R的影响正在不断扩大,统计之都举办的R语言会议已经到第5届了,而且去年的参会阵容已经相当豪华了(谢邦昌都去了),我相信R的前景会越来越好,当然也希望我的R能力能更快的提高。
下面是转的数据挖掘研究院的一篇文章(是篇翻译文章),是讲facebook和google的研究人员如何用R的。
在R用户组织的主题为“R与预测分析科学”的panel会议上,有来自工业界的四位代表发表了讲话,介绍各自在工业界是如何应用R进行数据挖掘。
他们分别是:Bo Cowgill, GoogleItamar Rosenn, FacebookDavid Smith, Revolution ComputingJim Porzak, The Generations Network他们分别介绍了在各个公司是如何使用R进行预测分析,R作为分析工具的优势和劣势,并且提供了学习案例,以下是对他们的介绍的相关总结。
Panel介绍R作为一门编程语言在以下三个方面具有很强的优势:数据处理,统计和数据可视化。
和其他数据分析工具不同的是,它是由统计学家开发的,它是免费的软件,并且可以通过用户开发的包进行扩展,目前大约有2000多个包在CRAN中。
很多包可以应用在预测分析中。
Jim重点介绍了 Max Kuhn 的caret包,它提供了大量的分类和回归模型,包括神经网络和朴素贝叶斯模型。
Bo Cowgill, Google根据Bo Cowgill 的介绍,R是google最流行的统计分析包,事实上,google也是R基础的捐助者。
他讲述道:R最好的事情是,它是统计学家发明的。
它最糟糕的事情是,它是统计学家发明的。
无论如何,他很乐观地看待R开发者社区的发展,R文档也逐步在改进,它的性能也在逐步提高。
Google主要使用R进行数据探索和构建模型原型,它并不是应用在生产系统,在Bo的团队中,R主要运行在桌面环境中。
Bo主要根据以下的流程使用R:(1)使用其他的工具提取数据;(2)将数据加载到R中;(3)使用R建模分析;(4)在生产环境中使用c 或者python实现结果模型。
Itamar Rosenn, FacebookItamar介绍了facebook数据团队使用R的情况,他回答了新用户提数的两个问题:预测用户是否保持在某个数据点,如果他们停留,如何预测他们在三个月之后是否还会停留。
对于第一个问题,Itamar的团队使用递归划分推断出仅仅两个数据点被预测出来用户是否保留在facebook上:(1)新用户拥有多个会话;(2)输入用户基本信息时。
对于第二个问题,他们使用最小角度回归方法建立逻辑回归模型(lars包),根据三个类别的行为发现用户三个月的活动:(1)用户被其他用户访问的频率;(2)第三方应用程序使用的频率;(3)即将访问该站点的用户。
David Smith, Revolution ComputingDavid的公司,R改革计算,不仅仅使用R,而且R是他们的核心业务。
David描述道:他们对R的贡献类似于redhat对linux 的贡献。
他的公司处理使用R遇到的一些问题,例如,(1)支持老版本软件,即向下兼容;(2)通过他们的ParallelR套件可以支持并行计算。
David展示了他们的生命科学客户是如何使用R通过randomForest包对基因组数据集进行分类处理,以及如何使用他们的foreach包对分类树分析进行并行处理。
他还提到他们和其他公司合作将R应用在生产环境中,将特定的脚本放在服务器上,用户通过客户端调用该脚本进行数据处理。
Jim Porzak, The Generations NetworkJim简单介绍了如何使用R进行市场分析。
尤其是,Jim还使用flexclust为sun公司的客户数据进行聚类分析,并且应用该结果数据识别高价值销售的主导业务。
在Q&A环节,还有很多提问,并且进行了回答。
1在使用R的过程中,如何解决内存限制问题?R工作区是在RAM上,因此他的大小是受到限制的。
办法:(1) 使用R的数据库连接功能(例...
数据挖掘工业界,R和Python到底谁用的比较多
从全面性方面,我认为Python的确胜过R。
无论是对其他语言的调用,和数据源的连接、读取,对系统的操作,还是正则表达和文字处理,Python都有着明显优势。
毕竟,python本身是作为一门计算机编程语言出现的,而R本身只是源于统计计算。
所以从语言的全面性来说,两者差异显著。
这两个工具都很方便,不需要非常高深的编程能力,都适合算法开发,有大量的package供你使用。
Python入门简单,而R则相对比较难一些。
R做文本挖掘现在还有点弱,当然它的优点在于函数都给你写好了,你只需要知道参数的形式就行了,有时候即使参数形式不对,R也能智能地帮你适应。
这种简单的软件适合想要专注于业务的人。
Python几乎都可以做,函数比R多,比R快。
它是一门语言,R更像是一种软件,所以python更能开发出flexible的算法。
Python适合处理大量数据,而R则在这方面有很多力不从心,当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋,对于大牛来说,多灵活运用矢量化编程的话,R的速度也不会太差。
论性能,Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间,虽然性能不及那些高级语言,但是一般日常的数据用Python基本都能实现,对于性能要求不挑剔的人来说,足够了Python语言编程的代码可读性高,整体美观,属于简单粗暴性质的,短时间内少量代码可实现复杂功能;R的语法很奇怪,各种包并不遵守语法规范,导致使用起来经常感觉蛋疼;R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。
...
数据挖掘中R语言处于什么地位,经典案例中为何少见R
R语言和Hadoop让我们体会到了,两种技术在各自领域的强大。
很多开发人员在计算机的角度,都会提出下面2个问题。
问题1: Hadoop的家族如此之强大,为什么还要结合R语言?问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习,和R语言的区别是什么?下面我尝试着做一个解答:问题1: Hadoop的家族如此之强大,为什么还要结合R语言?a. Hadoop家族的强大之处,在于对大数据的处理,让原来的不可能(TB,PB数据量计算),成为了可能。
b. R语言的强大之处,在于统计分析,在没有Hadoop之前,我们对于大数据的处理,要取样本,假设检验,做回归,长久以来R语言都是统计学家专属的工具。
c. 从a和b两点,我们可以看出,hadoop重点是全量数据分析,而R语言重点是样本数据分析。
两种技术放在一起,刚好是最长补短!d. 模拟场景:对1PB的新闻网站访问日志做分析,预测未来流量变化d1:用R语言,通过分析少量数据,对业务目标建回归建模,并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中,提取指标数据d3:用R语言模型,对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法,重写R语言的模型,部署上线这个场景中,R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。
以计算机开发人员的思路,所有有事情都用Hadoop去做,没有数据建模和证明,”预测的结果”一定是有问题的。
以统计人员的思路,所有的事情都用R去做,以抽样方式,得到的“预测的结果”也一定是有问题的。
所以让二者结合,是产界业的必然的导向,也是产界业和学术界的交集,同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。
问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习,和R语言的区别是什么?a. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架,Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。
b. Mahout目前已支持的算法包括,协同过滤,推荐算法,聚类算法,分类算法,LDA, 朴素bayes,随机森林。
上面的算法中,大部分都是距离的算法,可以通过矩阵分解后,充分利用MapReduce的并行计算框架,高效地完成计算任务。
c. Mahout的空白点,还有很多的数据挖掘算法,很难实现MapReduce并行化。
Mahout的现有模型,都是通用模型,直接用到的项目中,计算结果只会比随机结果好一点点。
Mahout二次开发,要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础,最好兼有 “线性代数”,“概率统计”,“算法导论” 等的基础知识。
所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。
d. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法),并且还支持大量的Mahout不支持的算法,算法的增长速度比mahout快N倍。
并且开发简单,参数配置灵活,对小型数据集运算速度非常快。
虽然,Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习,但是和R语言的擅长领域并不重合。
集百家之长,在适合的领域选择合适的技术,才能真正地“保质保量”做软件。
如何让Hadoop结合R语言?从上一节我们看到,Hadoop和R语言是可以互补的,但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。
一旦市场有需求,自然会有商家填补这个空白。
1). RHadoopRHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品,由RevolutionAnalytics公司开发,并将代码开源到github社区上面。
RHadoop包含三个R包 (rmr,rhdfs,rhbase),分别是对应Hadoop系统架构中的,MapReduce, HDFS, HBase 三个部分。
2). RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包,是由NexR一个韩国公司研发的。
3). 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路,我也做过相关的尝试。
4).Hadoop调用R上面说的都是R如何调用Hadoop,当然我们也可以反相操作,打通JAVA和R的连接通道,让Hadoop调用R的函数。
但是,这部分还没有商家做出成形的产品。
5. R和Hadoop在实际中的案例R和Hadoop的结合,技术门槛还是有点高的。
对于一个人来说,不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术,还要具备 软件开发,算法,概率统计,线性代数,数据可视化,行业背景 的一些基本素质。
在公司部署这套环境,同样需要多个部门,多种人才的的配合。
Hadoop运维,Hadoop算法研发,R语言建模,R语言MapReduce化,软件开发,测试等等。
所以,这样的案例并不太多。
哪位亲有DPS数据处理系统的安装包
DPS数据处理系统 编辑 DPS平台是作者设计研制的通用多功能数理统计和数学模型处理软件系统。
目录1图书信息2内容简介3图书目录 DPS数据处理系统,英文名称为Data Processing System,取首字母缩写为DPS。
该系统采用多级下拉式菜单,用户使用时整个屏幕犹如一张工作平台,随意调整,操作自如,故形象地称其为DPS数据处理工作平台,简称DPS平台。
它将数值计算、统计分析、模型模拟以及画线制表等功能融为一体。
因此,DPS 系统主要是作为数据处理和分析工具而面向广大用户。
DPS系统兼有如Excel等流行电子表格软件系统和若干专业统计分析软件系统的功能。
与流行的电子表格系统比较,DPS 平台具有强大得多的统计分析和数学模型模拟分析功能。
与国外同类专业统计分析软件系统相比,DPS系统具有操作简便,在统计分析和模型模拟方面功能齐全,易于掌握,尤其是对广大中国用户,其工作界面友好,只需熟悉它的一般操作规则就可灵活应用。
DPS数据处理系统的第一版于1997年出版发行,运行环境是直接写屏的软汉字DOS操作系统。
当前推出的第二版,其运行环境是当前流行的中文Windows 95/98视窗系统。
DPS数据处理系统集数据全屏幕编辑制表、试验设计及统计分析、多元分析、数值计算以及建立各种数学模型等多项功能为一体,可广泛适用于教学、科研和生产各个领域。
不管是青年学生、还是高级科研人员,不管是计算机应用的初学者,还是经验丰富的计算机应用专家,用户都可以在本系统中找到自己感兴趣或有用的部分。
1图书信息编辑书 名: DPS数据处理系统:实验设计、统计分析及数据挖掘作 者:唐启义出版社: 科学出版社出版时间: 2010年02月ISBN: 9787030264435开本: 16开定价: 148.00 元2内容简介编辑《DPS数据处理系统:实验设计、统计分析及数据挖掘(第2版)(附光盘1张)》从应用角度简要地阐述了现代统计学400多种实验数据统计分析和模型模拟方法,如试验设计、各类型方差分析、列联表分析及非参数检验;专业统计包括了生物测定、遗传育种、生存分析;作物品种区域试验、空间分布型、数值生态学方法等;各种回归分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、典型相关分析、对应分析等多元分析技术;非线性回归模型参数估计、模型模拟技术;单目标和多目标线性规划、非线性规划等运筹学方法;以及状态方程、数值分析、时间序列分析、模糊数学、BP神经网络、数据挖掘、灰色理论等方法。
全书共8篇44章,配以作者开发的计算机全屏交互式DPS数据处理软件系统光盘1张。
《DPS数据处理系统:实验设计、统计分析及数据挖掘(第2版)(附光盘1张)》可供从事自然科学和社会科学如农林牧渔、生态区划、医药卫生、气象、水文地质、地震、市场调研、经济管理等专业的科研、教学、管理和技术推广人员使用,也可作为有关专业大学生和研究生学习数据统计分析课程的教材或参考书及实践工具。
3图书目录编辑序序二第二版前言第一版前言第一篇 DPS@数据处理系统第1章 DPS系统简介1.1 系统功能简介1.2 DPS系统的不同版本1.3 系统运行环境与安装、使用1.4 DPS的基本操作1.5 文本数值转换及字符串数值转换1.6 数据行列转换及行列重排1.7 分类变量的取值和编码1.8 数据统计分析及其建模基本步骤1.9 DPS系统函数应用参考文献第2章 DPS数据处理基础2.1 数据基本参数计算2.2 常用统计分布及DPS统计函数2.3 正态性检验及参考值范围2.4 Trimmed及Winsorized均值2.5 二项分布和Poisson分布的置信区间2.6 混合分布参数估计2.7 Pearson-Ⅲ型分布2.8 异常值检验2.9 图表处理参考文献第二篇 试验统计分析第3章 一组样本和两组样本统计检验3.1 显著性检验基本原理3.2 平均数和总体差异检验3.3 总体均值样本量估计3.4 样本率和总体率的比较3.5 Poisson分布的均数和总体比较3.6 两组样本均值差异f检验3.7 小样本均值差异Fisher非参数检验3.8 Bonferroni检验3.9 两组样本率差别检验3.10 两总体检验样本含量及功效估计3.11 概率模型拟合优度检验参考文献第4章 方差分析4.1 方差分析基本原理和步骤4.2 单因素完全随机设计4.3 单因素随机区组设计4.4 系统分组(巢式)设计4.5 二因素(组内无重复)完全随机设计4.6 二因素完全随机设计4.7 二因素随机区组设计4.8 平衡不完全区组设计试验4.9 多因素试验设计4.10 裂区试验设计4.11 重复测量资料方差分析4.12 拉丁方设计4.13 随机区组实验的协方差分析参考文献第5章 一般线性模型5.1 线性模型基本原理5.2 GLM模型用户操作界面5.3 GLM模型输出结果分析5.4 一般方差分析的GLM模型5.5 混合效应模型方差分析5.6 系统分组(或嵌套)设计5.7 裂区试验统计分析5.8 协方差分析5.9 数量化方法Ⅰ参考文献第6章 分类数据列联表分析6.1 列联表分析及卡方检验概述6.2 列联表的生成与分析6.3 四格表分析6.4 多层2x2表Mental.Haenszel检验6.5 R*C列联表卡方检验6.6 单向有序R*C表统计检验6.7 双向有序且属性不同的R*C表统计检验6.8 McNemar检验及Kappa检验6.9 2*C表和多层2*C表6.10 配对病例——对照列联表分析6.11 重复测定资料似然比卡...
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