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，以及关于R语言数据分析的延伸内容：H2O机器学习和R语言爬虫。本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合R语言的入门读者和进阶读者阅读，也适合数据分析人员、数据挖掘人员等其他数据科学从业者。另外，本书也适用于统计学、计算机、机器学习、数学等相关专业的本科生、研究生使用。

米霖，毕业于华中农业大学，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。

章数据分析项目的流程
1.1数据分析项目中的角色
1.2数据分析项目的阶段
1.2.1制定目标
1.2.2收集数据
1.2.3数据处理和分析
1.2.4构建模型
1.2.5评估模型
1.2.6展示结果
1.2.7部署与维护模型
1.3总结
第2章数据的读取
2.1RData数据
2.2readr高效读取数据
2.3读取Excel数据
2.4读取SPSS、SAS、STATA数据
2.5化语言操作数据库
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