引言

大數據時代，R被拉到了潮流尖端，作為免費的開源軟件，隨著加入的人數增多，R的計算引擎、性能、各種程序包都得到了改進和升級，其中R和Hadoop的結合RHadoop實現了大規模數據的分布式處理分析，RHive包將R語言與Hive連接，可以通過R快速訪問存儲在Hive的大數據集，這一切讓R獲得了新生。為了更好地適應新形勢，國泰安聯合中科院先進院于2014年10月成立了金融大數據研究中心。鑒于此，國泰安大數據事業部群組織專家學者推出了《大數據分析：R基礎及應用》一書，該書具有以下幾個方面的特色。

1．實訓性強

目前，市面上流通的R語言經濟金融建模系列教材不勝枚舉。本書的特色在于選取特定的專題來解決一些實際問題，讓讀者學習如何使用R語言進行實證建模。同時，本書也給出了一些非常有價值的總結和后續思考，以供讀者研究。

2．編排體系合理

整個的結構按照“大數據簡介→R語言基礎知識→數據分析功能→專題實證研究→RHadoop案例分析”這樣的思路組織全書，既方便讀者（特別是初學者）在了解大數據概念和技術的基礎上學習R軟件的操作和簡單編程，也幫助他們快速地用R語言建立模型，并作出分析和結果論證，有大量的案例可作參考。

3．考慮不同群體的閱讀偏好和水平

本書涉及面廣，在專題實證研究部分涵蓋了多個領域，包括金融時間序列建模專題、動態面板數據專題、大數據時代數據挖掘專題、機器學習專題和信息可視化專題，充分展示了當前該領域的需求和R的強大優勢。

本書適合沒有編程基礎的科研人員及大數據分析人員使用。從事經管類的學術研究往往都需要建模及數據作為支撐。本書分為三大部分進行介紹，即理論基礎+方法+實證。理論基礎分為兩個章節，主要介紹大數據的基礎知識和相關技術。方法部分分為4個章節，其中第3章主要對R語言進行簡單的介紹，第4章是R語言的操作講解；第5章將介紹R語言一大特色——可視化圖表及相關統計分析的R語言實現；第6章將對R語言數據分析處理進行一個簡單介紹。實證部分包括專題實證研究和RHadoop案例分析，其中專題實證研究介紹4個專題，給出不同的實際案例，循序漸進地講解如何利用R語言進行實證建模，包括時間序列模型、動態面板數據模型、數據挖掘及信息可視化。這些模型既涵蓋了理論的指導，又附有程序的說明及結果的驗證，同時還包括對模型進一步的延伸與思考。RHadoop案例分析部分介紹在RHadoop環境下R的基本操作及8個案例，包括回歸分析、logistic分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、商品推薦算法及差異分析，針對不同的分析方法介紹算法的原理和RMapReduce編程實現。

本書編寫組希望《大數據分析：R基礎及應用》一書可以對廣大讀者有所幫助，相信讀者能收獲以下幾點：

1．掌握大數據的基礎概念和R處理大數據的機制，并深入地了解R語言，能夠掌握R編程的基本技能，程序注釋非常清楚，易學易懂。

2．熟練掌握從建模到利用R語言對數據進行實證的整個過程。

3．可以學習金融時間序列建模，數據挖掘等領域的一些比較經典和前沿的熱門模型。

4．能夠學習到不同學科之間的交叉應用，包括統計學與金融，數學與金融等一系列知識。

5．熟悉RHadoop環境，掌握RMapReduce編程，實現在RHadoop環境下進行大數據分析。

限于編者的能力和時間，本書難免存在紕漏或不足之處，歡迎讀者批評指正。

深圳國泰安教育技術股份有限公司