长期以来，量化分析师面临着诸多挑战，但相应的待遇也非常丰厚，行业里著名的公司和投资银行都在积极争夺相关人才。假如你想让自己掌握相关技能，并学会应用流行的R语言来解决量化金融世界中真实涌现的各式难题，那么本书就是为你量身定制的宝贵资源。本书基于R语言行讲解，循序渐地教读者如何构建量化金融模型，如何通过R编程高效地解决金融难题，同时还将机器学习算法、时间序列分析、预测建模、风险分析等重要技术纳其中。书中展示了诸多易于理解的示例和应用级案例，这些内容有助于读者更好地理解相关的主题以及如何在R中通过编程实现。阅读本书后，你将能够：（1）了解R语言的基础知识及其在量化金融领域中的应用；（2）用R处理数据和构建模型；（3）探究不同类型的分析技术， 如统计分析、时间序列分析、预测建模和计量分析等；（4
该书深浅出地介绍 R 语言在大数据分析应用中的相关知识及编程。 基础篇：讨论数据处理的R环境，包括R数据结构（数据框、列表等）、数据导/导出、数据清洗（处理数据的缺失值、不一致、异常值）、数据变换（汇总、集成、透视表、规约等）、可视化、高级语言编程、数据分析常用建模方法和原理，涵盖了目前数据挖掘的主要算法，包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时序模式，利用可视化数据挖掘包Rattle行试验指导。 应用篇：讨论2个经典的数据分析报告案例，通过案例分析使读者能够把学到的R基础知识应用到解决实际问题中，把数据变成价值。 阶篇：解决R语言在处理大数据时性能低下的问题，讨论了两个R包：RHadoop、SparkR。
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