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《R语言实战》《R语言与统计建模》
《统计学与R读书笔记》
《R实践运用》
《R导论》中文版
《R语言与统计分析》
《R语言经典入门》
《R语言 ggplot2：数据分析与图形艺术》
《Learning R》
复杂数据统计方法_基于R的应用》
《R语言编程艺术》
《时间序列分析及应用：R语言》
《R语言初学者指南》
R软件数据分析(初级部分)（高级部分）
《R语言数据操作》
《数据挖掘与R语言》
《统计建模与R软件》
《R语言与网站分析》
《R in Acation》
《R Graph Cookbook》
《A Beginner‘s Guide to R》
《Data Analysis and Graphics Using R》
《Data Science in R》
Using R for Management，Statistical Analysis，and Graphics
SAS与R的数据管理与可视化
计量经济学的R实现
《Introductory Time Series with R》
《Wavelet Methods in Statistics with R》
《R软件数据分析》
R语言 -- 文本挖掘利器
A Handbook of Statistical Analyses Using R Second Edition
Modern Applied Statistics With S 第四版
Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R second edition
Practical Data Science with R
Data Mining with R Learning with Case Studies
Data Mining Algorithms: Explained Using R
R Cookbook
R Programming for Bioinformatics
Software for Data Analysis: Programming with R
Advanced R programming
Mastering Scientific Computing with R
《Machine Learning with R》
《Data manipulation with R》
153分钟学会R.pdf
《(F) Tsay, Analysis of Financial Time Series 3rd.pdf》
《Advanced Topics in Analysis of Economic and financial data using with R.pdf》
《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R .pdf》
《Applied Econometrics with R.pdf》
《Crawley_The R Book.pdf》
《Data Mining with Rattle and R.pdf》
《EconometricsInR.pdf》
《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis.pdf》
《Lattice Multivariate Data Visualization with R (use R).pdf》
《Modelling Financial Time Series with S-PLUS.pdf》
《Modern Actuarial Risk Theory Using R (2nd Ed).pdf》
《Option Pricing and Estimation of Financial Models with R.pdf》
《Portfolio Optimization with R_Rmetrics原着.pdf》
《Quantitative Risk Management Concepts, Techniques and Tools.pdf》
《R in a Nutshell, Joseph Adler, 2ed, O'Reilly, 2012.pdf》
《R.Graphics.pdf》
《Rmetrics-TimeSeriesFAQ.pdf》
《R与金融时间序列分析常见问题集.pdf》
《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples.pdf》
《Simulation Techniques in Financial Risk Management.pdf》
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《ggplot2:数据分析与图形艺术》
SPSS电子书
《spss统计分析从入门到精通》《SPSS实用统计分析》
《IBM SPSS Modeler14.1应用程序中文指南》
《SPSS统计分析基础教程》张文彤.文字版
《SPSS统计分析高级教程》张文彤.文字版
《Clementine数据挖掘方法及应用》
SAS电子书
《SAS开发经典案例解析》《sas编程技术教程》
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《SAS编程与数据挖掘商业案例》
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《The Little SAS Book 》第四版
医学案例统计分析与SAS应用
Python电子书
《简明 Python 教程》 中文版《Python学习手册》
《Python语言入门》
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《python for data analysis》
《Natural Language Processing with Python》中文版
《Python核心编程》 第二版
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Python学习手册（Learning Python）第四版英文版
Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）
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《统计学》第四版 贾俊平《概率论与数理统计》盛骤 第四版
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《大数据:正在到来的数据革命》 涂子沛著《数据之巅》 涂子沛著
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机器学习导论 （introduce to machine learning)
The Elements of Statistical Learning
Machine Learning - A Probabilistic Perspective
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机器学习实战
神经网络和深度学习neural networks and deep-learning-zh
Modern Applied Statistics With S 第四版
统计自然语言处理基础(中文版 带书签)
Pattern Recognition and Machine Learning
Applied Predictive Modeling.2013
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大数据行业应用
《大数据安全技术与应用》其他
《谁说菜鸟不会数据分析》精通 web analytics 2.0
网站分析实战
《精益数据分析》
《决战大数据》
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总结来说，这个“数据挖掘电子书”压缩包是学习和研究数据挖掘的宝贵资源，它涵盖了广泛的主题，包括理论、方法和实践。通过系统学习和实践，你可以掌握数据挖掘的核心技术和应用，从而在大数据时代中发挥关键作用。
大数据处理方法包括采集、导入与预处理、统计与分析以及数据挖掘。预处理涉及数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约，以确保数据质量和可用性。数据挖掘则通过分类、聚类、关联规则和预测模型等方法，探索数据中的...
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本书内容不错，从大数据的概念、数据采集、数据分析、实时数据处理、数据挖掘、深度学习、大数据可视化、大数据安全等各个方面都有涉及，最后还讲述了一些大公司的大数据架构，是一本了解大数据全链路不错的书籍。