本文档介绍了大数据和R软件的应用，包括数据挖掘技术，如决策树和神经网络，以及相关的统计分析方法。它还说明了R软件在多个领域的应用，例如生物统计、金融分析和机器学习等，强调了其强大的绘图功能和易用性。文中提供了各种案例研究，展示了R在实际数据分析中的广泛应用。

1. Big Data-
海量資料的資料採礦方法
淡江大學統計系 陳景祥
NetStat 線上統計計算網站作者
(http://netstat.stat.tku.edu.tw)
「R軟體：應用統計方法」作者

2. 活動議程(1)
Day 1
[1] 9:00-12:00
。R軟體快速簡介、常用程式技巧、與常用圖形函數
。常用的資料探勘技術簡介
。決策樹(Decision Trees) (1)
[2]13:30-16:30
。決策樹(Decision Trees) (2)
。類神經網路(Artifical Nueral Network) (1)
。類神經網路(Artifical Nueral Network) (2)

3. 活動議程(2)
Day 2
[3] 9:00-12:00
。SVM(Support Vetor Machine)與其他分類方法
。集群分析(Clustering Analysin)與其他多變量方
法
[4] 13:30-16:30
。關聯分析(Association Analysis)
。實例演練與分析
。綜合講解

4. R 軟體的特色：
 完整的程式語言功能
 Vector 與 Array 運算導向
 與統計領域直接對應的變數型態
 函數(function)與套件(package)為主要單元
 強大的繪圖功能
 活躍的套件(package)發展與更新
 R程式可以使用 C, Fortran, Java 等程式
 可執行平行運算(Parallel Computing)
 樂高玩具特質：可打照出自己的 R 環境

5. R 與 SAS、SPSS 的不同
功能 R SAS SPSS
程式語言功能 完整 不完整 不完整
繪圖功能 強悍 普通 普通
應用最新研究 快 慢 慢
分析模組數目 非常多(3606個) 多 普通
使用介面客製化 容易 麻煩 麻煩
輸出介面客製化 容易 很難 很難
使用其他語言或
軟體的功能
強 稀少 稀少
價格 0 昂貴/每年版權費 昂貴

6. R Programming Levels
(1) 寫程式引用適當函數來分析資料
(2) 細緻化處理或美化 Output 與圖形
(3) 動態變數替換(Variable-Replacement)
(4) 在 R 程式中使用其他程式語言library
(5) Package 包裝
(6) 簡單 package 寫作(R programs)
(7) Class 與 Methods
(8) 進階 package 寫作(C, Fortran, Java)
(9) 高階 package 寫作(GUI, HTML, LaTeX 處理)
(10) 大型資料處理、多機平行運算

7. R軟體強大的繪圖功能(1)

8. R軟體強大的繪圖功能(2)

9. R軟體強大的繪圖功能(3)

10. R軟體強大的繪圖功能(4)

11. R軟體強大的繪圖功能(5)

12. R軟體範例：迴歸分析
> ( IQ = round(rnorm(6,110,15)) ) # 隨機產生 6 個服從 N(110, 15) 的亂數，並四捨五入
[1] 118 121 107 108 87 131
> ( scores = 5 + 0.6*IQ + rnorm(6,0,2) ) # 分數 = 5 + 0.6 * IQ + 隨機誤差(N(0,2))
[1] 79.09683 77.53507 69.82176 69.17460 55.32896 84.49939
> summary( lm(scores ~ IQ) ) # 使用 lm( ) 函數作迴歸分析
Call:
lm(formula = scores ~ IQ)
Residuals:
1 2 3 4 5 6
2.4883 -1.0897 0.6060 -0.7132 -0.4453 -0.8461
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -2.69628 5.05144 -0.534 0.621786
IQ 0.67207 0.04476 15.014 0.000115 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.514 on 4 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9826, Adjusted R-squared: 0.9782
F-statistic: 225.4 on 1 and 4 DF, p-value: 0.0001147

13. R軟體範例：ANOVA
> scores
[1] 79.09683 77.53507 69.82176 69.17460 55.32896 84.49939
> gender
[1] "男" "男" "女" "女" "男" "女"
> gender = as.factor(gender) # 使用 as.factor( ) 函數轉為 factor 變數
> gender
[1] 男 男 女 女 男 女
Levels: 女 男
> anova(lm(scores ~ gender)) # 用 lm( ) 分析，再用 anova( ) 製作表格
Analysis of Variance Table
Response: scores
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
gender 1 22.18 22.176 0.1761 0.6963
Residuals 4 503.72 125.930

14. R軟體應用的領域 (1)
 Bayesian Inference 貝氏統計方法
 Chemometrics and Computational Physics 化學與物理
 Clinical Trial Design, Monitoring, and Analysis 臨床實驗分析
 Cluster Analysis & Finite Mixture Models 集群分析
 Probability Distributions 機率分配
 Computational Econometrics 計量經濟
 Analysis of Ecological and Environmental Data 生態與環境分析
 Design of Experiments (DoE) & Analysis of Experimental Data 實驗設計
 Empirical Finance 財政實務分析
 Statistical Genetics 基因統計
 Graphic Displays & Dynamic Graphics & Graphic Devices & Visualization 圖
形分析
 gRaphical Models in R 圖形模組
 High-Performance and Parallel Computing 高效率運算與平行運算
 Machine Learning & Statistical Learning 機器學習、資料探勘

15. R軟體應用的領域 (2)
 Medical Image Analysis 醫學影像分析
 Multivariate Statistics 多變量分析
 Natural Language Processing 自然語言分析
 Official Statistics & Survey Methodology 政府統計與調查
 Optimization and Mathematical Programming 函數最佳化
 Analysis of Pharmacokinetic Data 藥物動力學分析
 Phylogenetics 系統發生學
 Psychometric Models and Methods 心理學測量分析
 Reproducible Research 實驗複製分析
 Robust Statistical Methods 強韌統計方法
 Statistics for the Social Sciences 社會科學統計
 Analysis of Spatial Data 空間統計
 Survival Analysis 存活分析、可靠度分析
 Time Series Analysis 時間數列

16. 應用：舊金山購物商場客戶
舊金山海灣區(Bay Area) Shopping Mall
顧客問卷資料：
9409 個受訪者，14 個人口統計變數
income(目標變數)
sex, marital, age, education,
,occupation, livetime, dualincome, persons,
young, house, hometype, ethnic, language

17. CHAID 決策樹分析收入因素

18. 應用：Bank of America
高維度資料圖形顯示、模型分析

19. 應用：Mu Sigma 決策顧問公司
最佳決策組合與客戶轉向預測分析

20. 應用：CardioDx基因檢測公司
心血管疾病相關的基因檢測研究

21. 應用：Pfizer (輝瑞)研究中心
基因資料分析、MicroArray 資料分析

22. 應用：澳洲國稅局(1)
 Australian Taxation Office — Case Study
 全澳洲共有 22,000 員工
 Revenue Collection and Refund
Management
 Compliance and Risk Modelling
 12M Individuals, $450B Income, $100B
Tax
 2M Companies..., $1800B Income, $40B
Tax
 2005 年改用 R 軟體分析資料

23. 應用：澳洲國稅局(2)
主要任務：
 High Risk Refunds
 Required to Lodge ($110M)
 Assessing Levels of Debt
 Propensity to Pay
 Capacity to Pay
 Determining Optimal Treatment Strategies
 Identity Theft — eTax and International
 Project Wickenby Text Mining

24. R的應用：澳洲國稅局(3)
Major task is all about the data:
 data understanding/preparation, feature
generation/selection
 100,000 cases by 1,000 variables
 Stock and trade:
glm, rpart, ada, randomForest, kernlab
 Simple binary classification and $ regression
 Identify new characteristics to target high risk (5%);
 Focus resources on productive cases - $ and tax payer
benefit;
 Decision trees and ensembles (random forests) are
often effective

25. 應用：台灣健保門診資料庫
提供醫師與研究者遠端資料分析服務

26. 德國 Fraunhofer 財經顧問公司(1)
 60 家分支機構、80 個研究單位
 18000 個員工，年預算 1.65 億歐元
 http://www.fraunhofer.org
A case study on using generalized
additive models to fit credit rating
Scores (客戶信用評分卡系統)
by Marlene Müller,
marlene.mueller@itwm.fraunhofer.de

27. 德國 Fraunhofer顧問公司(2)
 credit data case study: 4 credit datasets

28. 德國 Fraunhofer顧問公司(3)
使用的 R 套件：
Two main approaches for GAM in
 - gam::gam; backfitting with local scoring (Hastie and Tibshirani;
1990)
 - mgcv::gam ; penalized regression splines (Wood; 2006)
; compare these procedures under the default settings of gam::gam
and mgcv::gam
Competing estimators:
 - logit binary GLM with G(u) = 1/{1 + exp(−u)} (logistic cdf as link)
 - logit2, logit3 binary GLM with 2nd / 3rd order polynomial terms
for the continuous regressors
 - logitc binary GLM with continuous regressors categorized (4–5
levels)
 - gam binary GAM using gam::gam with s() terms for continuous
 - mgcv binary GAM using mgcv::gam

29. 德國 Fraunhofer 顧問公司 (4)