译者序
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前言
第1章 预测分析入门
1.1 许多行业中都有预测分析
1.1.1 市场营销中的预测分析
1.1.2 医疗中的预测分析
1.1.3 其他行业中的预测分析
1.2 技能和角色在预测分析中都很重要
1.3 预测分析软件
1.3.1 开源软件
1.3.2 闭源软件
1.3.3 和平共处
1.4 其他有用的工具
1.4.1 超越基础知识
1.4.2 数据分析/研究
1.4.3 数据工程
1.4.4 管理
1.4.5 数据科学团队
1.4.6 看待预测分析的两种不同方式
1.5 R
1.5.1 CRAN
1.5.2 安装R语言
1.5.3 其他安装R语言的方法
1.6 预测分析项目是如何组织的
1.7 图形用户界面
1.8 RStudio入门
1.8.1 重新布局以保持和示例一致
1.8.2 部分重要面板的简要描述
1.8.3 创建新项目
1.9 R语言控制台
1.10 源代码窗口
1.11 第一个预测模型
1.12 第二个脚本
1.12.1 代码描述
1.12.2 predict函数
1.12.3 检验预测误差
1.13 R语言包
1.13.1 stargazer包
1.13.2 安装stargazer包
1.13.3 保存工作
1.14 参考资料
1.15 本章小结
第2章 建模过程
第3章 输入和探索数据
第4章 回归算法导论
第5章 决策树、聚类和SVM导论
第6章 使用生存分析来预测和分析客户流失
第7章 使用购物篮分析作为推荐系统引擎
第8章 将医疗注册数据作为时间序列探索
第9章 Spark
第10章 用Spark探索大型数据集
第11章 Spark机器学习:回归和聚类模型
第12章 Spark模型:基于规则的学习