r语言消费贷款

『壹』 比Excel更高级的数据分析工具有推荐吗

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1. BI工具
   

商业智能是为数据分析而生的，它诞生的起点很高。其目的是缩短从商业数据到商业决策的时间，并利用数据来影响决策。

Excel的产品目标不是这样。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel画课程表，制作问卷或用作计算器，甚至可以用来画画。如果你会VBA，还可以制作小型游戏。不过这些并不是真正的数据分析功能。

比方说，数据的分布是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？它是否在我们想要达到的统计可控范围内？不同参数对结果的影响的大小是多少？还有假设仿真分析。如果某个参数发生变化，会带来多大影响？

2）独立预测分析

比方说，我们打算预测消费者的行为。他会在我们的商店停留多长时间？他会花多少钱？我们可以找出他的个人信用情况，并根据他的在线消费记录确定贷款金额。或者，我们可以根据他在网页上的浏览历史推送不同的物品。这也涉及当前流行的机器学习和人工智能概念。

结论

以上比较说明了几种软件之间的区别。我想概括的要点的是，存在就是合理。Excel，BI工具或编程语言存在部分功能重叠，但它们也是互补的工具。每个应用的价值取决于要开发的应用的类型和当时的情况。

『贰』 怎么用r语言进行生物多样性分析

#读入数据
china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省、市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE)
distance <- dist(china) #计算距离
china.hc <- hclust(distance) #聚类分析,最长距离法
plot(china.hc, hang = -1) #绘画系谱图
re <- rect.hclust(china.hc, k = 5) #分为5类

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

『叁』 magnet:xt=urn:btih:&dn=R语言基础 开来下载啊

4级咯啊巨魔具体化

『肆』 R语言的编辑器有哪些哪个比较好

有R自带的RGUI(R console)，还有一个就是IDE开发工具Rstudio（可以免费下载），Rstudio适合开发，编写代码、结果输出、图形可视化可以在一个窗口中显示。

『伍』 如何在R语言中使用Logistic回归模型

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可能是二元变量，即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等，对于这类问题，线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测，即Logistic回归。
在实际应用中，Logistic模型主要有三大用途：
1）寻找危险因素，找到某些影响因变量的"坏因素"，一般可以通过优势比发现危险因素；
2）用于预测，可以预测某种情况发生的概率或可能性大小；
3）用于判别，判断某个新样本所属的类别。
Logistic模型实际上是一种回归模型，但这种模型又与普通的线性回归模型又有一定的区别：
1）Logistic回归模型的因变量为二分类变量；
2）该模型的因变量和自变量之间不存在线性关系；
3）一般线性回归模型中需要假设独立同分布、方差齐性等，而Logistic回归模型不需要；
4）Logistic回归没有关于自变量分布的假设条件，可以是连续变量、离散变量和虚拟变量；
5）由于因变量和自变量之间不存在线性关系，所以参数(偏回归系数)使用最大似然估计法计算。
logistic回归模型概述
广义线性回归是探索“响应变量的期望”与“自变量”的关系，以实现对非线性关系的某种拟合。这里面涉及到一个“连接函数”和一个“误差函数”，“响应变量的期望”经过连接函数作用后，与“自变量”存在线性关系。选取不同的“连接函数”与“误差函数”可以构造不同的广义回归模型。当误差函数取“二项分布”而连接函数取“logit函数”时，就是常见的“logistic回归模型”，在0-1响应的问题中得到了大量的应用。
Logistic回归主要通过构造一个重要的指标：发生比来判定因变量的类别。在这里我们引入概率的概念，把事件发生定义为Y=1，事件未发生定义为Y=0，那么事件发生的概率为p,事件未发生的概率为1-p，把p看成x的线性函数；
回归中，最常用的估计是最小二乘估计，因为使得p在[0,1]之间变换，最小二乘估计不太合适，有木有一种估计法能让p在趋近与0和1的时候变换缓慢一些（不敏感），这种变换是我们想要的，于是引入Logit变换,对p/(1-p)也就是发生与不发生的比值取对数，也称对数差异比。经过变换后，p对x就不是线性关系了。

『陆』 关于R语言和数据挖掘的

这个问题跟工具无关，而是跟业务专业相关，当然单纯从数据挖掘角度来说，越详细可能会越体现效果，但是我觉得应该从以下方面考虑：
首先是看你们的后期资源和推广能力能否精确到小区进行，比如就算你们通过挖掘发现不同小区之间有差异化特性，那你们后期的营销或推广团队能否有这个力度将其进行小区个性化的产品服务。
其次是从数据挖掘的角度来看，可以精确到小区没问题的，因为本身就是通过数据挖掘系统来进行操作，多一层变量无非是对硬件资源和运行效率多了一些需求，而且数据挖掘之后可能会发现小区这个变量未必会有价值。

『柒』 数据分析师薪资待遇怎么样

这个人推荐的基本书基本不行

我推荐一下啊：
【R语言】【脾索恩】【人工智能】【机器学习】
【EXCEL】【统计学】【R语言实战】【R语言分析】【多元统计分析】
【Google Analytic经典分析】

这些都是最基础的，如果往更高深学，我说了你也听不懂。
数据分析如果是小公司的话，基本偏向做客服 和团队的新产品开发的数据调研

比如做美容 比如做内衣 比如做高跟鞋 公司不知道卖的好不好，设计的再好，做工在精致，如果没有市场需求也不敢大量投入，就需要你进行数据挖掘，看未来的消费潜力
初级的大部分也就是月薪3500左右（对于外地人来讲还不够吃喝住的基本开支）
然后透过自学能力的提高，到要求更高，实力更强大的公司去，就可以拿更高工资了。

著名人物：车品觉（年薪大概几千万到1个多亿）【决战大数据】
一般工资开的比较高的 有基金 保险 风投 信托等公司，专人打理钱财的各种分析，30万到60万年薪小菜一碟，差一些的，就是什么地产 什么批发 什么软件外包等公司，也有4到20万

『捌』 大数据包括什么

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(8)r语言消费贷款扩展阅读：

大数据的应用

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

『玖』 如何利用r语言代码进行聚类分析

#读入数据
china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省、市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE)
distance <- dist(china) #计算距离
china.hc <- hclust(distance) #聚类分析,最长距离法
plot(china.hc, hang = -1) #绘画系谱图
re <- rect.hclust(china.hc, k = 5) #分为5类

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