Data_Mining_Applications_with_R

资 源 简 介

Data_Mining_Applications_with_R

详 情 说 明

R语言作为统计分析与数据可视化的利器，在数据挖掘领域展现出强大的应用价值。不同于传统商业工具，其开源特性配合丰富的扩展包（如caret、randomForest），能够灵活应对不同规模的数据处理需求。

核心应用场景包含： 客户分群 - 通过k-means或层次聚类算法识别用户行为模式，常用于零售业RFM分析 异常检测 - 利用孤立森林(isolation forest)或LOF算法定位金融交易中的可疑记录 关联规则 - 使用arules包实现购物篮分析，挖掘商品组合销售规律 预测建模 - 基于时间序列(forecast包)或集成学习技术预测市场趋势

技术优势体现在可复现性（R Markdown文档）和可视化能力（ggplot2生态系统），但需注意大数据量时需结合data.table或sparklyr进行性能优化。实际工业级应用中，常与Python形成技术栈互补。