1 为什么要用R
1.1 为什么把R划分为一个完整的分析环境
1.2 与其他分析程序包相比R的其他优势
1.3 R作为统计语言和分析平台的差异
1.4 使用R的成本和收益
1.5 同时使用SAS和R
1.6 简短的采访：用JMP实现R
2 R 的基础配置
2.1 为商务分析设置R的一些选择
2.2 下载和安装R
2.3 安装R程序包
2.4 在R中启动教程
2.5 R的数据类型
2.6 对约翰•福克斯——R的Rcmdr GUI的创造者的简短访谈
2.7 本章用过的命令小结
3 R界面
3.1 R统计语言的界面
3.2 R基础知识
3.3 R图形用户界面的优点和局限性
3.4 GUI清单
3.5 R GUIs总结
3.6 在其他软件中使用R
3.7 R的Web界面
3.8 访谈：将R用作基于web的应用程序
3.9 使用R进行云计算
3.10 Google和R
3.11 访谈：在谷歌中使用R
3.12 访谈：在cloudnumbers.com通过云计算使用R
3.13 本章用过的命令小结
4 数据处理
4.1 分析式数据处理的挑战
4.2 较小数据集的读取方法
4.3 一些常见的分析任务
4.4 使用R进行一个简单的分析
4.5 比较R图形用户界面的数据输入
4.6 与数据库及商业智能系统一起使用R
4.7 本章用过的命令小结
4.8 引文和参考文献
4.9 更多的资源
5 探索数据
5.1 商务指标
5.2 数据可视化
5.3 图示的参数
5.4 在R中创建图
5.5 使用ggplot2画更好的图
5.6 交互式的图
5.7 GrapheR：绘制简单图的R GUI
5.8 Deducer：高级数据可视化GUI
5.9 调色板
5.10 访谈：哈德利•威克姆（Hadley Wickham），ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis的作者
5.11 本章用过的命令小结
6 构建回归模型
6.1 线性回归
6.2 逻辑斯蒂回归
6.3 风险模型
6.4 评分卡
6.5 在R中构建回归模型的一些有用的函数
6.6 使用R Cmdr建立回归模型
6.7 回归模型的其他程序包
6.8 PMML
6.9 本章用过的命令小结
7 使用R进行数据挖掘
7.1 定义
7.2 Rattle：R中的一个数据挖掘GUI
7.3 访谈：格雷厄姆•威廉姆斯（Graham Williams），Data Mining with Rattle and R的作者
7.4 使用R进行文本挖掘分析
7.5 谷歌预测API
7.6 数据挖掘者的数据隐私
7.7 本章用过的命令小结
8 聚类和数据分割
8.1 什么时候使用数据分割和聚类
8.2 R对聚类的支持
8.3 使用RevoScaleR进行循环分析
8.4 一个称为Playwith的GUI
8.5 使用Rattle进行聚类分析
8.6 本章用过的命令小结
9 预测和时间序列模型
9.1 时间序列简介
9.2 时间序列和预测方法
9.3 时间序列模型的种类
9.4 处理日期-时间数据
9.5 使用R commander GUI的epack插件
9.6 本章用过的命令小结
10 数据导出和输出
10.1 本章用过的命令小结
11 优化R代码
11.1 有效编码的例子
11.2 定制R软件启动
11.3 代码编辑器
11.4 增强的代码编辑器的优点
11.5 访谈：J.J. Allaire，RStudio的创造者
11.6 Revolution R——一个高效的环境
11.7 评估代码效率
11.8 使用system.time来评估编码效率
11.9 使用GUIs学习并更快编写R代码
11.10 并行编程
11.11 使用硬件解决方案
11.12 本章用过的命令小结
12 更多的培训文献
12.1 Cran Views
12.2 阅读材料
12.3 R中使用的其他GUIs
12.4 本章用过的命令小结
13 R应用案例研究
13.1 使用R进行网络分析
13.2 使用R进行社交媒体分析
13.3 使用R进行RFM分析
13.4 使用R建立倾向模型
13.5 使用R建立金融风险模型
13.6 使用R进行药物分析
13.7 分析方面的阅读文选
13.8 商务分析师为什么应该学习R语言
13.9 分析生涯
13.10 本章用过的命令小结
索引