大數(shù)據(jù)處理技術(shù)：R語言專利分析方法與應(yīng)用

第1章 簡(jiǎn) 介001
1.1 關(guān)于本書 001
1.1.1 為什么要撰寫本書 001
1.1.2 本書的撰寫原則 002
1.1.3 本書的讀者對(duì)象 003
1.1.4 本書的使用方法 004
1.2 專利分析概論 004
1.2.1 專利分析基本流程 004
1.2.2 當(dāng)前專利分析基本方法 010
1.2.3 專利分析的發(fā)展方向 011
1.3 數(shù)據(jù)科學(xué)概論 012
1.3.1 數(shù)據(jù)取樣與探索 012
1.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與可視化 013
1.3.3 數(shù)據(jù)挖掘與建模 014
1.4 小結(jié) 014
第2章 R語言入門016
2.1 本章概述 016
2.2 R語言簡(jiǎn)介與安裝 017
2.2.1 R語言簡(jiǎn)介 017
2.2.2 R安裝及RStudio簡(jiǎn)介 018
2.3 R包的使用 021
2.3.1 R包的介紹 021
2.3.2 R包的安裝和載入 022
2.4 常用R包及函數(shù)使用介紹 023
2.4.1 數(shù)據(jù)整理——tidyr 023
2.4.2 表格操縱——dplyr 027
2.4.3 字符處理——stringr 031
2.4.4 時(shí)間處理——lubridate 034
2.4.5 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出——openxlsx 036
2.5 R語言數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 037
2.5.1 向量 037
2.5.2 矩陣 038
2.5.3 數(shù)組 039
2.5.4 數(shù)據(jù)框 040
2.5.5 因子 042
2.5.6 列表 043
2.6 小結(jié) 044
第3章 專利數(shù)據(jù)處理045
3.1 本章概述 045
3.2 申請(qǐng)年份統(tǒng)計(jì) 046
3.2.1 年份申請(qǐng)量統(tǒng)計(jì) 047
3.2.2 年份國(guó)內(nèi)外申請(qǐng)量統(tǒng)計(jì) 050
3.2.3 年份國(guó)別申請(qǐng)量統(tǒng)計(jì) 052
3.3 專利申請(qǐng)人統(tǒng)計(jì) 055
3.3.1 申請(qǐng)人專利數(shù)量統(tǒng)計(jì) 056
3.3.2 標(biāo)準(zhǔn)申請(qǐng)人清洗 058
3.3.3 申請(qǐng)人合作關(guān)系統(tǒng)計(jì) 062
3.4 技術(shù)主題統(tǒng)計(jì) 069
3.4.1 技術(shù)主題分布統(tǒng)計(jì) 069
3.4.2 技術(shù)主題占比統(tǒng)計(jì) 072
3.5 同族數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 073
3.5.1 同族數(shù)據(jù)拆分為多列 073
3.5.2 同族數(shù)據(jù)拆分為多行 076
3.6 多維數(shù)據(jù)聯(lián)合統(tǒng)計(jì) 080
3.6.1 三維數(shù)據(jù)的聯(lián)合統(tǒng)計(jì) 080
3.6.2 四維數(shù)據(jù)的聯(lián)合統(tǒng)計(jì) 085
3.7 小結(jié) 086
第4章 專利數(shù)據(jù)可視化087
4.1 本章概述 087
4.2 利用ggplot2包制圖 088
4.2.1 柱形（條形）圖 088
4.2.2 折線（路徑）圖 098
4.2.3 散點(diǎn)（氣泡）圖 103
4.3 利用Highcharter包制圖 108
4.3.1 圓環(huán)類圖 109
4.3.2 極坐標(biāo)圖 113
4.3.3 矩形樹圖及熱力圖 118
4.4 利用Dygraphs包繪制交互式時(shí)序圖 121
4.4.1 折線時(shí)序圖 122
4.4.2 折線+條形時(shí)序圖 123
4.4.3 堆疊條形+折線時(shí)序圖 124
4.5 利用Circlelize包制圖 126
4.5.1 申請(qǐng)人合作關(guān)系弦圖 126
4.5.2 五局技術(shù)流向弦圖 128
4.5.3 條形跑道圖 132
4.6 專利地圖的繪制 134
4.6.1 基于baidumap和Remap包繪制地圖 135
4.6.2 專利地圖與其他圖表的結(jié)合 140
4.7 利用NetworkD3包制圖 145
4.7.1 力導(dǎo)圖 145
4.7.2 網(wǎng)絡(luò)圖 152
4.8 小結(jié) 155
第5章 專利數(shù)據(jù)挖掘與建模156
5.1 本章概述 156
5.2 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ) 157
5.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù) 157
5.2.2 數(shù)據(jù)挖掘建模的過程 158
5.3 變量主成分分析 159
5.3.1 問題背景 159
5.3.2 主成分分析方法 160
5.4 聚類分析 166
5.4.1 問題背景 166
5.4.2 K-means聚類分析 166
5.5 分類與預(yù)測(cè)分析 173
5.5.1 問題背景 173
5.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 174
5.5.3 支持向量機(jī)算法 181
5.5.4 樸素貝葉斯算法 185
5.6 小結(jié) 189
附錄A 本書代碼索引190
附錄B 本書用到的擴(kuò)展包192
附錄C R語言學(xué)習(xí)資源195
參考文獻(xiàn)198