大数据环境下的R数据挖掘

大数据环境下的R数据挖掘



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。



现在这门《数据分析系列网络课程》正是要打破这种鸿沟。用新兴的互联网教育模式，把

各应用领域的业务专家、数据分析专家、IT专家推荐给学习者，向有志于

学习数据分析知识发挥数据价值的朋友能得到低成本交流的机会。我们的目标是在中国

传播“技术成就梦想，数据产生价值”的观念，使学习者能快速提升其个人能

力，在新的挑战面前获取更多个人机会，企业能在保存的海量数据中炼出黄金。



R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。是一个免费的自由软件，它有UNIX、L

INUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使

用的,在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了

8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。R既是功能强大的

统计和分析软件，同时也是完美的数据可视化制作工具，丰富的图形函数和外置包，几

乎无限的扩展能力，使到我们的想象空间永远都不会达到上限



[pic]

2011年统计的数据分析软件使用率情况，R语言多项雄踞首位，是最热门的分析利器



《R语言数据分析、展现与实例》课程介绍如下：

1

基础数据分析知识，包括一些概率统计里的概念、术语，和基本统计量的计算方法等。



2 一些常用的数据分析和数据挖掘算法，以及有关的各种领域里的实际应用案例分析

3 世界最流行的开源数据分析软件R及其编程方法

4 数据展现，介绍R及其强大的图表功能



课程大纲：

第1课  R语言基础

R简介

数据类型介绍

R的数据可视化

常用R包介绍

R集成开发环境



第2课  数据整理

数据的读入输出

控制流

各种图表

常用统计量计算



第3课 数据展现1

基本制图函数综述

理解关键制图参数



第4课  数据展现2

散点图

线图与时间序列谱图

案例：股价走势可视化展现



第5课  数据展现3

柱形图

点图

饼图

直方图

案例：销售数据可视化展现



第6课  数据展现4

箱线图

热力图

等高线

地图

案例：Facebook好友联系图



第7课  预知未来的回归模型1

线性回归模型

案例：网页流量预测



第8课  预知未来的回归模型2

logistic回归

广义线性回归

非线性回归

案例：婚外情频率预测



第9课  预知未来的回归模型3

回归检验与方差分析

案例：上两周周案例的进一步分析优化



第10课  挖掘关联和推荐技术

MINE方法

apriori购物篮分析

案例：超市购物篮分析



第11课  万事皆选择1

分类算法（线性判别法，贝叶斯分类器，决策树，最近邻算法）

案例：汽车销量

走势预测，上涨还是下跌？



第12课  万事皆选择2

聚类算法（层次聚类法，谱系图，k平均值法，k中心法）

案例：推荐系统



第13课  大道至简

降维技术

主成分分析和因子分析

案例：业绩综合指标设计



第14课 沿着时间轴前进

时间序列分析

案例：未来股价预测



第15课 R数据挖掘实际场景综合案例分析及前沿技术选讲