r語言消費貸款

『壹』 比Excel更高級的數據分析工具有推薦嗎

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1. BI工具
   

商業智能是為數據分析而生的，它誕生的起點很高。其目的是縮短從商業數據到商業決策的時間，並利用數據來影響決策。

Excel的產品目標不是這樣。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel畫課程表，製作問卷或用作計算器，甚至可以用來畫畫。如果你會VBA，還可以製作小型游戲。不過這些並不是真正的數據分析功能。

比方說，數據的分布是正態分布、三角分布還是其他類型的分布？離散情況如何？它是否在我們想要達到的統計可控范圍內？不同參數對結果的影響的大小是多少？還有假設模擬分析。如果某個參數發生變化，會帶來多大影響？

2）獨立預測分析

比方說，我們打算預測消費者的行為。他會在我們的商店停留多長時間？他會花多少錢？我們可以找出他的個人信用情況，並根據他的在線消費記錄確定貸款金額。或者，我們可以根據他在網頁上的瀏覽歷史推送不同的物品。這也涉及當前流行的機器學習和人工智慧概念。

結論

以上比較說明了幾種軟體之間的區別。我想概括的要點的是，存在就是合理。Excel，BI工具或編程語言存在部分功能重疊，但它們也是互補的工具。每個應用的價值取決於要開發的應用的類型和當時的情況。

『貳』 怎麼用r語言進行生物多樣性分析

#讀入數據
china <- read.table("F:\\2008年我國其中31個省、市和自治區的農村居民家庭平均每人全年消費性支出.txt",header=TRUE)
distance <- dist(china) #計算距離
china.hc <- hclust(distance) #聚類分析,最長距離法
plot(china.hc, hang = -1) #繪畫系譜圖
re <- rect.hclust(china.hc, k = 5) #分為5類

re
for (i in 1:5) {
print(paste("第",i,"類"))
print(china[re[[i]],]$地區)

『叄』 magnet:xt=urn:btih:&dn=R語言基礎 開來下載啊

4級咯啊巨魔具體化

『肆』 R語言的編輯器有哪些哪個比較好

有R自帶的RGUI(R console)，還有一個就是IDE開發工具Rstudio（可以免費下載），Rstudio適合開發，編寫代碼、結果輸出、圖形可視化可以在一個窗口中顯示。

『伍』 如何在R語言中使用Logistic回歸模型

在日常學習或工作中經常會使用線性回歸模型對某一事物進行預測，例如預測房價、身高、GDP、學生成績等，發現這些被預測的變數都屬於連續型變數。然而有些情況下，被預測變數可能是二元變數，即成功或失敗、流失或不流失、漲或跌等，對於這類問題，線性回歸將束手無策。這個時候就需要另一種回歸方法進行預測，即Logistic回歸。
在實際應用中，Logistic模型主要有三大用途：
1）尋找危險因素，找到某些影響因變數的"壞因素"，一般可以通過優勢比發現危險因素；
2）用於預測，可以預測某種情況發生的概率或可能性大小；
3）用於判別，判斷某個新樣本所屬的類別。
Logistic模型實際上是一種回歸模型，但這種模型又與普通的線性回歸模型又有一定的區別：
1）Logistic回歸模型的因變數為二分類變數；
2）該模型的因變數和自變數之間不存在線性關系；
3）一般線性回歸模型中需要假設獨立同分布、方差齊性等，而Logistic回歸模型不需要；
4）Logistic回歸沒有關於自變數分布的假設條件，可以是連續變數、離散變數和虛擬變數；
5）由於因變數和自變數之間不存在線性關系，所以參數(偏回歸系數)使用最大似然估計法計算。
logistic回歸模型概述
廣義線性回歸是探索「響應變數的期望」與「自變數」的關系，以實現對非線性關系的某種擬合。這裡面涉及到一個「連接函數」和一個「誤差函數」，「響應變數的期望」經過連接函數作用後，與「自變數」存在線性關系。選取不同的「連接函數」與「誤差函數」可以構造不同的廣義回歸模型。當誤差函數取「二項分布」而連接函數取「logit函數」時，就是常見的「logistic回歸模型」，在0-1響應的問題中得到了大量的應用。
Logistic回歸主要通過構造一個重要的指標：發生比來判定因變數的類別。在這里我們引入概率的概念，把事件發生定義為Y=1，事件未發生定義為Y=0，那麼事件發生的概率為p,事件未發生的概率為1-p，把p看成x的線性函數；
回歸中，最常用的估計是最小二乘估計，因為使得p在[0,1]之間變換，最小二乘估計不太合適，有木有一種估計法能讓p在趨近與0和1的時候變換緩慢一些（不敏感），這種變換是我們想要的，於是引入Logit變換,對p/(1-p)也就是發生與不發生的比值取對數，也稱對數差異比。經過變換後，p對x就不是線性關系了。

『陸』 關於R語言和數據挖掘的

這個問題跟工具無關，而是跟業務專業相關，當然單純從數據挖掘角度來說，越詳細可能會越體現效果，但是我覺得應該從以下方面考慮：
首先是看你們的後期資源和推廣能力能否精確到小區進行，比如就算你們通過挖掘發現不同小區之間有差異化特性，那你們後期的營銷或推廣團隊能否有這個力度將其進行小區個性化的產品服務。
其次是從數據挖掘的角度來看，可以精確到小區沒問題的，因為本身就是通過數據挖掘系統來進行操作，多一層變數無非是對硬體資源和運行效率多了一些需求，而且數據挖掘之後可能會發現小區這個變數未必會有價值。

『柒』 數據分析師薪資待遇怎麼樣

這個人推薦的基本書基本不行

我推薦一下啊：
【R語言】【脾索恩】【人工智慧】【機器學習】
【EXCEL】【統計學】【R語言實戰】【R語言分析】【多元統計分析】
【Google Analytic經典分析】

這些都是最基礎的，如果往更高深學，我說了你也聽不懂。
數據分析如果是小公司的話，基本偏向做客服 和團隊的新產品開發的數據調研

比如做美容 比如做內衣 比如做高跟鞋 公司不知道賣的好不好，設計的再好，做工在精緻，如果沒有市場需求也不敢大量投入，就需要你進行數據挖掘，看未來的消費潛力
初級的大部分也就是月薪3500左右（對於外地人來講還不夠吃喝住的基本開支）
然後透過自學能力的提高，到要求更高，實力更強大的公司去，就可以拿更高工資了。

著名人物：車品覺（年薪大概幾千萬到1個多億）【決戰大數據】
一般工資開的比較高的 有基金 保險 風投 信託等公司，專人打理錢財的各種分析，30萬到60萬年薪小菜一碟，差一些的，就是什麼地產 什麼批發 什麼軟體外包等公司，也有4到20萬

『捌』 大數據包括什麼

大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

(8)r語言消費貸款擴展閱讀：

大數據的應用

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

『玖』 如何利用r語言代碼進行聚類分析

#讀入數據
china <- read.table("F:\\2008年我國其中31個省、市和自治區的農村居民家庭平均每人全年消費性支出.txt",header=TRUE)
distance <- dist(china) #計算距離
china.hc <- hclust(distance) #聚類分析,最長距離法
plot(china.hc, hang = -1) #繪畫系譜圖
re <- rect.hclust(china.hc, k = 5) #分為5類

re
for (i in 1:5) {
print(paste("第",i,"類"))
print(china[re[[i]],]$地區)