實戰R語言預測分析

Part I 預測入門篇
本篇主要介紹預測的入門知識，如果讀者對預測有一定的功力，可以跳過本部分，直接進入第二部分，瞭解預測演算法的基本原理和實現。

第1章    預測入門
本章介紹預測的基本概念，以及大數據時代預測的特點，並結合案例進行講解，最後基於R語言講解一個預測案例。

第2章    預測方法論
本章介紹預測的方法論，其中預測流程是基礎，它說明了預測實施的各個階段。然後介紹了預測的指導原則，它是預測工作者必須要知道和必須要會的。

第3章    分析方法
本章內容是資料分析、資料採擷常見的分析方法，出現在這裡，主要是為預測技術的資料處理做鋪墊。如果預測工作者沒有掌握有效的分析思路和方法，去提煉有用的指標和特徵，那麼預測工作是很難進行下去的。

第4章    特徵構建技術
本章介紹特徵構建技術，不僅介紹了常見的特徵變換方法，還介紹了特徵組合的方法。

第5章    特徵選擇方法
本章介紹特徵選擇的方法，特徵選擇適合用於特徵很多（成千上萬個，甚至千百萬個）的情況。本章介紹了使用單變數和多變數特徵選擇技術，讀者可根據需要選擇性閱讀。

第6章    預測效果評估
本章介紹預測模型效果評估的方法，主要包括分類預測模型評估方法和數值預測模型評估方法。

Part II預測演算法篇
本篇主要介紹預測演算法，本部分的演算法選擇有一定的難度，基本包含了常見及部分高階的預測迴歸演算法，讀者可仔細閱讀。

第7章    線性迴歸及其優化
本章介紹線性迴歸技術，主要包括多元線性迴歸、Ridge迴歸、Lasso迴歸、分位數迴歸、穩健迴歸的內容。

第8章    複雜迴歸分析
本章介紹複雜迴歸技術，主要包括梯度提升迴歸樹（GBRT）、神經網路、支援向量機、高斯過程迴歸的內容。這是迴歸技術的進階部分，涉及統計學習以及機器學習的內容，想挑戰難度的朋友，一定要好好讀一讀這部分。

Part III預測應用篇
本篇主要介紹預測案例。

第9章    短期日負荷曲線預測
本章介紹短期日負荷曲線預測技術，首先介紹電力行業負荷預測的業務知識，接著從預測的基本要求出發，經過預測的建模準備，進入預測建模的環節。

第10章    股票價格預測
本章介紹股票價格預測技術，首先從股票市場的簡介開始，接著介紹股票資料的獲取，然後基於VAR演算法對預測模型進行了實現，最後檢驗了預測的準確性。