本書共14章, 分為基礎理論和實戰(zhàn)實例兩大部分, 包括數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應用、數(shù)學建模與仿真以及深度學習四大主題。第1篇 (第1-4章) 聚焦于數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析, 詳細介紹R語言的基礎語法、函數(shù)以及面向?qū)ο缶幊痰幕�本概�? 重點內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡爬蟲、數(shù)據(jù)持久化處理以及ggplot2繪圖等; 第Ⅱ篇 (第5-8章) 側(cè)重于數(shù)據(jù)應用, 主要分析二維及三維數(shù)據(jù)處理、RMarkdown、Shiny應用以及R包開發(fā)流程; 第Ⅲ篇 (第9-10章) 針對數(shù)學建模與仿真, 講述數(shù)學建模的基本方法以及如何通過數(shù)值仿真得到數(shù)學模型的解或近似解; 第Ⅳ篇 (第11-14章) 則是深度學習, 著重介紹K近鄰算法、貝葉斯統(tǒng)計分析、支持向量機以及張量流深度學習技術。