深入浅出R语言数据分析

本书首先介绍数据分析的方法论，然后介绍数据分析的相关模型方法，并进一步通过数据分析案例，讲解数据分析的思维、方法及模型实现过程。本书重点介绍R语言在数据分析方面的应用，让读者能够快速地使用R语言进行数据分析、构建模型。

本书分为17章，内容包括：使用R语言获取数据、数据分析中的数据处理与数据探索、生存分析、主成分分析、多维缩放、线性回归模型、逻辑回归模型、聚类模型、关联规则、随机森林、支持向量机、神经网络、文本挖掘、社交网络分析，以及H2O机器学习和R语言爬虫这两个关于R语言数据分析的两个延伸内容。

米霖，毕业于华农业大学，本科数学专业，研究生统计学专业，8年R语言项目经验，擅长机器学习、统计模型。曾开发了多门R语言相关课程，课程包括“Shiny初级教程”“R包开发”“H2O机器学习模型”“信用评分模型开发”“R语言文本挖掘”等，学员累计超过5000人。完成过很多数据分析项目，例如广告虚假流量识别项目（通过虚假流量数据的挖掘帮助企业节省了上百万元的营销成本）、信贷中的信用评分项目、电商风控项目等。