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R语言与数据挖掘

张良均

R是一种适用于统计分析计算和图像处理的语言，受S语言和Scheme语言影响发展而来。早期R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不做任何修改地在R环境下运行。R的语法来自Scheme，作为一款诞生于20世纪90年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。本书从实际应用出发，结合实例及应用场景，深入浅出地介绍了R语言应用的相关知识：R语言的安装及使用、数据对象与数据读写、常用数据管理、图形探索、高级绘图工具及常用的建模算法在R语言中的实现方式。书中以R语言的函数应用为主，先介绍了函数的应用场景及使用格式，再给出函数的应用实例，最后对函数的运行结果做出了解释，将掌握函数应用的所需知识点按照实际使用的流程展示出来。

基于R语言的自动数据收集：网络抓取和文本挖掘实用指南

【德】西蒙·蒙策尔特;【德】克里斯蒂安·鲁巴;【德】彼得·迈博纳;【德】多米尼克·尼胡斯

本书从社会科学研究者角度系统且深入阐释利用R语言进行自动化数据抓取和分析的工具、方法、原则和最佳实践。深入剖析自动化数据抓取和分析各个层面的问题，从网络和数据技术到网络抓取和文本挖掘的实用工具箱，重点阐释利用R语言进行自动化数据抓取和分析，能为社会科学研究者与开发人员设计、开发、维护和优化自动化数据抓取和分析提供有效指导。

快乐的人生

【美】戴尔·卡耐基

讲述的许多普通人通地奋斗获得成功的真实故事，激励了无数陷入迷茫和困境的人，帮助他们重新找到了自己的人生。

云数据中心构建实战：核心技术、运维管理、安全与高可用

杨欢

这是一本从实践角度系统、深度讲解如何构建和运营大规模云数据中心的著作，也是国内第一本关于云计算中心的专著，作者从事运维工作近10年，是作者在云计算和数据中心领域实践经验的总结。以传统数据中心开篇，第1章介绍了传统数据中心的等级与分类、规划与设计、管理和运维的目标与范畴、运营要求，目的是指导读者构建规范化的数据中心。第2章着重介绍了云计算的理念、优势，以及因地制宜的云选型，并对广大读者关注的云风险、云怀疑进行批判性的分析。第3章直面传统数据中心的现状和运营弊端，提出新型的云管理理念，同时阐述了当前最为流行的IaaS、PaaS、SaaS核心技术体系。以“云”为核心的数据中心需要自主、扩展、伸缩的技术架构，第4章从动态架构方向入手，详细介绍了云数据中心的基础架构、核心技术，以及结构建模。第5章详述云数据中心技术框架，以及不可忽略的虚拟化、大数据管理等核心技术。第6章将焦点定位在全球顶级标准协议，向读者朋友描述云在标准领域的步伐，同时绘制出未来智慧云数据中心的蓝图。安全与风险长期并存，哪怕是全球顶级云数据中心也会遭遇近乎离奇的事件，第7章会和大家共同经历云数据中心的灾难事件，并对风险的源头进行解析。第8章则从顶级安全架构入手，详细阐明云安全指南、云治理、云审计等安全措施，以及关键安全意识培养和各层面的安全保障。对于应用，则是贯穿于书籍的整体，云应用表现在多个方面，不论是底层的，或者是顶层的，在第9章，我们会重新审视云计算，展望未来云数据中心对IT产业的种种影响，同时还会为大家揭示非主流的XaaS架构。

数据挖掘与R语言

【葡】托尔戈（Torgo，L.）

《计算机科学丛书:数据挖掘与R语言》首先简要介绍了R软件的基础知识（安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等）。然后通过四个数据挖掘的实际案例（藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类）介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术，从无监督的数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体系。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，找到自己实际问题的解决方案。读者既可以把《计算机科学丛书:数据挖掘与R语言》作为学习如何应用R的一本优秀教材，也可以作为数据挖掘的工具书。