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啊啊啊啊啊吖

用均值替換、回歸插補(bǔ)及多重插補(bǔ)進(jìn)行插補(bǔ)

##設(shè)置工作空間#把“數(shù)據(jù)及程序” 文件夾復(fù)制到F盤下，再用setwd設(shè)置工作空間setwd（"F： /數(shù)據(jù)及程序/chapter4/示例程序"）#讀取銷售數(shù)據(jù)文件，提取標(biāo)題行inputfile=read.csv（'./data/catering_sale.csv'， he=T）#變換變量名inputfile=data.frame（sales=inputfile$'銷量'， dat

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缺失值處理

從統(tǒng)計(jì)上說，缺失的數(shù)據(jù)可能會產(chǎn)生有偏估計(jì)，從而使樣本數(shù)據(jù)不能很好地代表總體，而現(xiàn)實(shí)中絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)都包含缺失值，因此如何處理缺失值很重要。一般來說，缺失值的處理包括兩個步驟，即缺失數(shù)據(jù)的識別和缺失值處理。在R語言中缺失值通常以NA表示，可以使用函數(shù)is.na（）判斷缺失值是否存在，另外函數(shù)complete.cases（）可識別樣本數(shù)據(jù)是否完整從而判斷缺失情況。在對

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阿抽哥哥

Rstudio打開后總是會有警告，如何解決？

Rstudio警告圖：解決方法：根絕路徑進(jìn)入tools-> global options-> packages-> cran mirror，試選一些國內(nèi)的鏡像，并選擇穩(wěn)定的鏡像。

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直方圖的代碼實(shí)現(xiàn)

hist·功能：繪制二維條形直方圖，可顯示數(shù)據(jù)的分布情形?！な褂酶袷剑篽ist（X， freq=TRUE）把向量X中的數(shù)值自動分組，各組距相等，條形圖每一條的高度表示頻率或者頻數(shù)，默認(rèn)freq=TRUE，即畫出頻數(shù)條形圖， freq=FALSE時繪出頻率條形圖?！?shí)例：繪制二維條形直方圖，從1到999中隨機(jī)抽取100個數(shù)，并對100取余數(shù)，得到100個1到99之

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使用R如何繪制餅圖

pie·功能：繪制餅形圖?！な褂酶袷剑簆ie（X）繪制矩陣X中非負(fù)數(shù)據(jù)的餅形圖。若X中非負(fù)元素和小于1，則函數(shù)僅畫出部分的餅形圖，且非負(fù)元素X（i， j）的值直接限定餅形圖中扇形的大小；若X中非負(fù)元素和大于等于1，則非負(fù)元素X（i， j）代表餅形圖中的扇形大小通過X（i， j） /Y的大小來決定，其中， Y為矩陣X中非負(fù)元素和。·實(shí)例：通過向量［1 3 1.5

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統(tǒng)計(jì)作圖函數(shù)-barplot

通過統(tǒng)計(jì)作圖函數(shù)繪制的圖表可以直觀地反映出數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)量的性質(zhì)及其內(nèi)在規(guī)律，如盒圖可以表示多個樣本的均值，誤差條形圖能同時顯示下限誤差和上限誤差，最小二乘擬合曲線圖能分析兩變量間的關(guān)系。 barplot·功能：繪制簡單條形圖?！な褂酶袷剑篵arplot（X， horiz=FALSE， main， xlab， ylab）繪制矩陣樣本X的分類條形圖， X是一個向量或者矩陣。其中，

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統(tǒng)計(jì)特征函數(shù)

R提供了大量的與數(shù)據(jù)探索相關(guān)的函數(shù)，統(tǒng)計(jì)特征函數(shù)用于計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、分位數(shù)、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差等，這些統(tǒng)計(jì)特征能反映出數(shù)據(jù)的整體分布（1） mean·功能：計(jì)算數(shù)據(jù)樣本的算術(shù)平均數(shù)?！な褂酶袷剑簄=mean（X）計(jì)算樣本X的均值n，樣本X可為向量、矩陣或多維數(shù)組。（2） exp（mean（log（））·功能：計(jì)算數(shù)據(jù)樣本的幾何平均數(shù)。·使用格式：

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貢獻(xiàn)度分析

貢獻(xiàn)度分析又稱帕累托分析，它的原理是帕累托法則又稱20/80定律。同樣的投入放在不同的地方會產(chǎn)生不同的效益。例如，對一個公司來講，80%的利潤常常來自于20%最暢銷的產(chǎn)品，而其他80%的產(chǎn)品只產(chǎn)生了20%的利潤。##設(shè)置工作空間#把“數(shù)據(jù)及程序” 文件夾復(fù)制到F盤下，再用setwd設(shè)置工作空間setwd（"F： /數(shù)據(jù)及程序/chapter3/示例程序"）#讀取菜品數(shù)據(jù)，繪

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離中趨勢度量

1）極差極差=最大值-最小值極差對數(shù)據(jù)集的極端值非常敏感，并且忽略了位于最大值與最小值之間的數(shù)據(jù)是如何分布的。（2）標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差度量數(shù)據(jù)偏離均值的程度（3）變異系數(shù)變異系數(shù)度量標(biāo)準(zhǔn)差相對于均值的離中趨勢，變異系數(shù)主要用來比較兩個或多個具有不同單位或不同波動幅度的數(shù)據(jù)集的離中趨勢。（4）四分位數(shù)間距四分位數(shù)包括上四分位數(shù)和下四分位數(shù)。將所有數(shù)值由小到大排列并分成四等

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集中趨勢度量

（1）均值均值是所有數(shù)據(jù)的平均值。有時，為了反映在均值中不同成分所占的不同重要程度，為數(shù)據(jù)集中的每一個xi賦予wi。作為一個統(tǒng)計(jì)量，均值的主要問題是對極端值很敏感。如果數(shù)據(jù)中存在極端值或者數(shù)據(jù)是偏態(tài)分布的，那么均值就不能很好地度量數(shù)據(jù)的集中趨勢。為了消除少數(shù)極端值的影響，可以使用截?cái)嗑祷蛘咧形粩?shù)來度量數(shù)據(jù)的集中趨勢。截?cái)嗑凳侨サ舾摺?低極端值之后的平均數(shù)。（2

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對比分析是指把兩個相互聯(lián)系的指標(biāo)進(jìn)行比較，從數(shù)量上展示和說明研究對象規(guī)模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各種關(guān)系是否協(xié)調(diào)。特別適用于指標(biāo)間的橫縱向比較、時間序列的比較分析。在對比分析中，選擇合適的對比標(biāo)準(zhǔn)是十分關(guān)鍵的步驟，選擇合適，才能做出客觀的評價，選擇不合適，評價可能得出錯誤的結(jié)論。對比分析主要有以下兩種形式：（1）絕對數(shù)比較它是利用絕對數(shù)進(jìn)行對比，

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分布分析能揭示數(shù)據(jù)的分布特征和分布類型。對于定量數(shù)據(jù)，欲了解其分布形式是對稱的還是非對稱的、發(fā)現(xiàn)某些特大或特小的可疑值，可做出頻率分布表、繪制頻率分布直方圖、繪制莖葉圖進(jìn)行直觀地分析；對于定性數(shù)據(jù)，可用餅形圖和條形圖直觀地顯示分布情況。1.定量數(shù)據(jù)的分布分析對于定量變量，選擇“組數(shù)”和“組寬”是做頻率分布分析時最主要的問題，一般按照以下步驟：1）求極差；2）

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一致性分析

數(shù)據(jù)不一致性是指數(shù)據(jù)的矛盾性、不相容性。直接對不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可能會產(chǎn)生與實(shí)際相違背的挖掘結(jié)果。在數(shù)據(jù)挖掘過程中，不一致數(shù)據(jù)的產(chǎn)生主要發(fā)生在數(shù)據(jù)集成的過程中，可能是由被挖掘數(shù)據(jù)來自于不同的數(shù)據(jù)源、對于重復(fù)存放的數(shù)據(jù)未能進(jìn)行一致性更新造成的。例如，兩張表中都存儲了用戶的電話號碼，但在用戶的電話號碼發(fā)生改變時只更新了一張表中的數(shù)據(jù)，那么這兩張表中就有了不一致的數(shù)據(jù)。

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R實(shí)現(xiàn)缺失值和異常值檢測

##設(shè)置工作空間#把“數(shù)據(jù)及程序” 文件夾復(fù)制到F盤下，再用setwd設(shè)置工作空間setwd（"F： /數(shù)據(jù)及程序/chapter3/示例程序"）#讀入數(shù)據(jù)saledata=read.csv（file="./data/catering_sale.csv"， header=TRUE）#缺失值檢測并打印結(jié)果，由于R把TRUE和FALSE分別當(dāng)作1、 0，可以用sum（）和mean（）

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異常值分析

異常值分析是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否有錄入錯誤以及含有不合常理的數(shù)據(jù)。忽視異常值的存在是十分危險的，不加剔除地把異常值包括進(jìn)數(shù)據(jù)的計(jì)算分析過程中，會給結(jié)果帶來不良影響；重視異常值的出現(xiàn)，分析其產(chǎn)生的原因，常常成為發(fā)現(xiàn)問題進(jìn)而改進(jìn)決策的契機(jī)。異常值是指樣本中的個別值，其數(shù)值明顯偏離其余的觀測值。異常值也稱為離群點(diǎn)，異常值的分析也稱為離群點(diǎn)分析。（1）簡單統(tǒng)計(jì)量分析可以先對變量做

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缺失值分析

數(shù)據(jù)的缺失主要包括記錄的缺失和記錄中某個字段信息的缺失，兩者都會造成分析結(jié)果的不準(zhǔn)確，以下從缺失值產(chǎn)生的原因及影響等方面展開分析。（1）缺失值產(chǎn)生的原因1）有些信息暫時無法獲取，或者獲取信息的代價太大。2）有些信息是被遺漏的。可能是因?yàn)檩斎霑r認(rèn)為不重要、忘記填寫或?qū)?shù)據(jù)理解錯誤等一些人為因素而遺漏，也可能是由于數(shù)據(jù)采集設(shè)備的故障、存儲介質(zhì)的故障、傳輸媒體的故障等

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數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

數(shù)據(jù)質(zhì)量分析是數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程的重要一環(huán)，是數(shù)據(jù)預(yù)處理的前提，也是數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)論有效性和準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)，沒有可信的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建的模型將是空中樓閣。數(shù)據(jù)質(zhì)量分析的主要任務(wù)是檢查原始數(shù)據(jù)中是否存在臟數(shù)據(jù)，臟數(shù)據(jù)一般是指不符合要求，以及不能直接進(jìn)行相應(yīng)分析的數(shù)據(jù)。在常見的數(shù)據(jù)挖掘工作中，臟數(shù)據(jù)包括：·缺失值；·異常值；·不一致的值；·重復(fù)數(shù)據(jù)及含有特殊符號（

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R里的時間序列函數(shù)

時間序列分析是根據(jù)系統(tǒng)觀測得到的時間序列數(shù)據(jù)，通過曲線擬合和參數(shù)估計(jì)來建立數(shù)學(xué)模型的理論和方法。進(jìn)行時間序列分析時，可以使用ts（）函數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成時間序列格式；模型擬合可以通過arima（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)，涉及的主要參數(shù)有order（自回歸項(xiàng)數(shù)、滑動平均項(xiàng)數(shù)及使時間序列成為平穩(wěn)序列的差分階數(shù)）、 seasonal（序列表現(xiàn)出季節(jié)性趨勢時需要，除了上述order內(nèi)容，還有

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常用的聚類方法

常用的聚類方法有系統(tǒng)聚類與K-Means聚類。系統(tǒng)聚類可以使用hclust（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)，涉及的參數(shù)有距離矩陣（d）和系統(tǒng)聚類方法（method），其中距離矩陣可以使用dist（）函數(shù)求得，常用的系統(tǒng)聚類方法有最短距離法（single）、最長距離法（complete）、類平均法（average）、中間距離法（median）、重心法（centroid）以及Wa

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nnet包執(zhí)行單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， nnet（）函數(shù)涉及的主要參數(shù)有隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)（size）、節(jié)點(diǎn)權(quán)重（weights）、最大迭代次數(shù)（maxit）等，為了達(dá)到最好的分類效果，這些都是需要用戶根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者不斷地嘗試來確定的；隨機(jī)森林分類器利用基于Breiman隨機(jī)森林理論的R語言軟件包randomForest中的randomForest（）函數(shù)來實(shí)現(xiàn)，需要設(shè)置三個主要的參

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