R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例 [R and Data Mining: Examples and Case Studies] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[澳] Yanchang Zhao 著，陈建，黄琰 译

图书标签:

• R语言
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计分析
• 案例分析
• 最佳实践
• 数据科学
• 商业分析
• 数据可视化
• R语言编程

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111475415

版次：1

商品编码：11545657

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：R and Data Mining: Examples and Case Studies

开本：16开

出版时间：2014-09-01

用纸：胶版纸

页数：234

编辑推荐

　　　　介绍了R用于数据挖掘应用的案例，涵盖了最常用的数据挖掘技术。
　　提供了代码示例和数据，以便读者可以轻松地学习数据挖掘技术。
　　现实应用中的特色案例研究有助于读者将学到的技术应用到自己的工作和研究中。

内容简介

　　《R语言与数据挖掘实践和经典案例》为研究人员、高校学生、数据分析人员介绍了使用R语言进行数据挖掘应用的实用方法和技术。读者会从《R语言与数据挖掘实践和经典案例》中发现使用R语言完成数据挖掘任务（如分类和预测、聚类、孤立点检测、关联规则、序列分析、文本挖掘、社会网络分析、情感分析等）的非常有价值的指导。数据挖掘技术在广泛领域都发展迅速。《R语言与数据挖掘实践和经典案例》重点关注数据挖掘过程的建模阶段，以及数据探查和模型评估问题。《R语言与数据挖掘实践和经典案例》讲述简洁实用，配有现实应用案例和代码示例以及数据，在线资源及时丰富，是一本数据分析的实战技术图书。

作者简介

　　YanchangZhao，从2009年起担任澳大利亚政府部门的高级数据挖掘分析师。在加入澳大利亚政府部门之前，他是悉尼科技大学工程和信息技术学院博士后研究员。他的研究兴趣包括聚类分析、关联规则、时间序列、孤立点检测、数据挖掘应用等，当前关注在数据挖掘应用中使用R语言。他是IEEE高级会员和澳大利亚分析专业人员协会成员。他发表了50多篇数据挖掘研究和应用方面的论文，并独立或与他人合作编写了3本著作。

目录

出版者的话
译者序
缩写词表

第1章 简介
1.1 数据挖掘
1.2 R
1.3 数据集
1.3.1 iris数据集
1.3.2 bodyfat数据集

第2章 数据的导入与导出
2.1 R数据的保存与加载
2.2.CSV文件的导入与导出
2.3 从SAS中导人数据
2.4 通过ODBC导人与导出数据
2.4.1 从数据库中读取数据
2.4.2 从Excel文件中导入与导出数据

第3章 数据探索
3.1 查看数据
3.2 探索单个变量
3.3 探索多个变量
3.4 更多探索
3.5 将图表保存到文件中

第4章 决策树与随机森林
4.1 使用party包构建决策树
4.2 使用rpart包构建决策树
4.3 随机森林

第5章 回归分析
5.1 线性回归
5.2 逻辑回归
5.3 广义线性回归
5.4 非线性回归

第6章 聚类
6.1 k?means聚类
6.2 k?medoids聚类
6.3 层次聚类
6.4 基于密度的聚类

第7章 离群点检测
7.1 单变量的离群点检测
7.2 局部离群点因子检测
7.3 用聚类方法进行离群点检测
7.4 时间序列数据的离群点检测
7.5 讨论

第8章 时间序列分析与挖掘
8.1 R中的时间序列数据
8.2 时间序列分解
8.3 时间序列预测
8.4 时间序列聚类
8.4.1 动态时间规整
8.4.2 控制图的时间序列数据
8.4.3 基于欧氏距离的层次聚类
8.4.4 基于DTW距离的层次聚类
8.5 时间序列分类
8.5.1 基于原始数据的分类
8.5.2 基于特征提取的分类
8.5.3 k——NN分类
8.6 讨论
8.7 延伸阅读

第9章 关联规则
9.1 关联规则的基本概念
9.2 Titanic数据集
9.3 关联规则挖掘
9.4 消除冗余
9.5 解释规则
9.6 关联规则的可视化
9.7 讨论与延伸阅读

第10章 文本挖掘
10.1 Twitter的文本检索
10.2 转换文本
10.3 提取词干
10.4 建立词项椢牡稻卣
10.5 频繁词项与关联
10.6 词云
10.7 词项聚类
10.8 推文聚类
10.8.1 基于k——means算法的推文聚类
10.8.2 基于k——medoids算法的推文聚类
10.9 程序包、延伸阅读与讨论

第11章 社交网络分析
11.1 词项网络
11.2 推文网络
11.3 双模式网络
11.4 讨论与延伸阅读

第12章 案例Ⅰ：房价指数的分析与预测
12.1 HPI数据导入
12.2 HPI数据探索
12.3 HPI趋势与季节性成分
12.4 HPI预测
12.5 房地产估价
12.6 讨论

第13章 案例Ⅱ：客户回复预测与效益最大化
13.1 简介
13.2 KDDCup1998的数据
13.3 数据探索
13.4 训练决策树
13.5 模型评估
13.6 选择最优决策树
13.7 评分
13.8 讨论与总结

第14章 案例Ⅲ：内存受限的大数据预测模型
14.1 简介
14.2 研究方法
14.3 数据与变量
14.4 随机森林
14.5 内存问题
14.6 样本数据的训练模型
14.7 使用已选变量建立模型
14.8 评分
14.9 输出规则
14.9.1 以文本格式输出规则
14.9.2 输出SAS规则的得分
14.10 总结与讨论

第15章 在线资源
15.1 R参考文档
15.2 R
15.3 数据挖掘
15.4 R的数据挖掘
15.5 R的分类与预测
15.6 R的时间序列分析
15.7 R的关联规则挖掘
15.8 R的空间数据分析
15.9 R的文本挖掘
15.10 R的社交网络分析
15.11 R的数据清洗与转换
15.12 R的大数据与并行计算
R语言数据挖掘参考文档
参考资料
通用索引
包索引
函数索引

前言/序言

R语言与数据挖掘：从入门到精通的实战指南 本书致力于为广大数据科学爱好者、统计学从业者、以及希望利用R语言进行深度数据挖掘的专业人士提供一本全面、实用且深入的参考手册。我们深知，在当今数据爆炸的时代，掌握数据挖掘的技术和工具已成为个人和企业核心竞争力的关键。而R语言，凭借其强大的统计分析能力、丰富的可视化库以及活跃的社区支持，已成为数据挖掘领域最受欢迎和最具影响力的工具之一。 本书并非一本理论堆砌的教科书，而是将理论知识与实际应用紧密结合，以“最佳实践”和“经典案例”为核心，引领读者一步步探索数据挖掘的奥秘，并熟练掌握R语言在其中的应用。我们力求通过详实的讲解、精心设计的案例，帮助读者建立扎实的数据挖掘基础，培养解决实际问题的能力，并最终能够独立完成复杂的数据挖掘项目。 核心内容概览： 本书的内容设计遵循从基础到进阶，从理论到实践的逻辑顺序，确保不同背景的读者都能从中获益。 第一部分： R语言基础与数据挖掘的基石 在深入数据挖掘的各种算法和技术之前，扎实的R语言基础是不可或缺的。本部分将详细介绍R语言的核心概念和常用操作，为后续的数据挖掘实践打下坚实的基础。 R语言环境搭建与基础语法： 从安装R和RStudio开始，介绍变量、数据类型、运算符、控制流（if-else, for, while）、函数定义与调用等基本概念。我们将强调代码的规范性和可读性，以及如何利用RStudio的强大功能提高开发效率。 数据结构与操作： 深入讲解R语言中常用的数据结构，包括向量（vector）、列表（list）、矩阵（matrix）、数组（array）、数据框（data.frame）和因子（factor）。我们将重点介绍如何高效地创建、访问、修改和子集提取这些数据结构，这是数据预处理和特征工程的关键步骤。 数据导入与导出： 学习如何从各种常见数据源导入数据，例如CSV、Excel、数据库（SQL）等，以及如何将处理后的数据导出。我们将介绍不同的导入函数及其常用参数，并讲解如何处理编码问题和缺失值。 数据预处理与清洗： 数据挖掘的成功很大程度上取决于数据的质量。本节将详细讲解数据清洗的各种技术，包括处理缺失值（填充、删除）、异常值检测与处理、重复值处理、数据类型转换、以及字符串操作等。我们将展示如何在R中高效地执行这些任务，并强调数据清洗的迭代性和重要性。 数据可视化基础： 可视化是理解数据、发现模式和传达结果的强大工具。本节将介绍R语言中常用的可视化包，如`ggplot2`。我们将从基础图形（散点图、折线图、柱状图、箱线图）入手，逐步讲解如何通过自定义颜色、形状、大小、坐标系以及添加标签和图例来创建更具信息量和美观的图表。 第二部分： 核心数据挖掘算法与R语言实现 在掌握了R语言的基础后，我们将正式进入数据挖掘的核心领域，详细讲解各类经典和现代的数据挖掘算法，并演示如何使用R语言进行实现和应用。 探索性数据分析（EDA）： EDA是理解数据集、识别潜在关系和发现异常模式的重要过程。本节将教授如何运用描述性统计（均值、中位数、方差、标准差）、相关性分析、以及各种可视化技术（直方图、密度图、散点图矩阵）来深入了解数据。我们将强调如何根据EDA的发现来指导后续的模型选择和特征工程。 分类算法： 决策树（Decision Trees）： 详细介绍决策树的原理，包括熵、信息增益、基尼不纯度等概念。我们将重点讲解如何使用R中的`rpart`或`caret`包构建、剪枝决策树，并评估其性能。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 介绍SVM的基本原理，核函数的选择，以及如何通过R语言中的`e1071`包进行模型训练和预测。 逻辑回归（Logistic Regression）： 讲解逻辑回归在线性模型基础上如何处理二分类问题，以及在R中如何使用`glm`函数构建和解释逻辑回归模型。 K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）： 介绍KNN的原理和距离度量方法，以及在R中实现KNN算法。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 讲解贝叶斯定理和朴素假设，以及在R中应用贝叶斯分类器。 回归算法： 线性回归（Linear Regression）： 从简单线性回归到多元线性回归，详细讲解模型假设、系数解释、模型评估指标（R方、MSE、RMSE）等，以及在R中的实现。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归（Lasso Regression）： 介绍正则化技术的原理，如何解决多重共线性和防止过拟合，以及在R中的应用。 聚类算法： K-Means聚类： 详细讲解K-Means算法的步骤、初始化方法、以及如何选择最优的K值。我们将展示如何在R中使用`kmeans`函数进行聚类。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍凝聚型和分裂型层次聚类的原理，以及如何使用R中的`hclust`函数生成聚类树状图。 DBSCAN： 讲解基于密度的聚类算法，以及其在发现任意形状簇方面的优势。 降维与特征选择： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 介绍PCA的原理，如何通过降维保留数据的主要方差，以及在R中实现PCA。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）： 讲解LDA作为一种监督学习的降维方法，以及在R中的应用。 特征选择技术： 介绍过滤法、包裹法和嵌入法等特征选择方法，以及如何利用R中的相关函数进行特征筛选。 关联规则挖掘： Apriori算法： 详细讲解Apriori算法的原理，支持度、置信度、提升度等度量指标，以及如何使用R中的`arules`包进行关联规则的发现。 第三部分： 高级数据挖掘技术与模型评估 在掌握了基础算法后，本部分将进一步拓展，介绍更高级的数据挖掘技术，并强调模型评估和优化的重要性。 集成学习（Ensemble Learning）： 随机森林（Random Forests）： 讲解决策树的集成，随机抽样和特征随机选择如何提高模型鲁棒性，以及在R中利用`randomForest`或`ranger`包实现。 梯度提升（Gradient Boosting）： 介绍Boosting的思想，以及`xgboost`和`lightgbm`等常用R包的强大功能和使用方法。 时间序列分析： 介绍时间序列数据的特点，平稳性检验，ARIMA模型，以及在R中进行时间序列预测。 文本挖掘基础： 介绍文本数据的预处理，词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），以及在R中进行文本分析的初步探索。 模型评估与选择： 详细讲解各种模型评估指标，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。我们将重点介绍交叉验证（Cross-validation）和留出法（Hold-out method）等模型评估技术，以及如何利用`caret`包统一进行模型评估和调优。 模型调优与超参数优化： 介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和贝叶斯优化等超参数调优技术，以及如何结合R语言实现。 第四部分： 经典案例分析与实战演练 理论知识的掌握最终需要通过实际案例来检验和巩固。本部分将选取一系列具有代表性的数据挖掘经典案例，涵盖不同领域和不同问题的解决方案。 案例一：客户流失预测 问题描述： 金融或电信行业如何预测哪些客户可能流失，并采取相应措施。 涉及技术： 数据预处理，特征工程，逻辑回归，决策树，随机森林，模型评估。 案例二：商品推荐系统 问题描述： 电商平台如何根据用户行为和商品属性，为用户推荐感兴趣的商品。 涉及技术： 关联规则挖掘，协同过滤（概念介绍，R语言实现可能涉及更复杂的库），数据可视化。 案例三：房价预测 问题描述： 如何根据房屋的各种特征（面积、位置、房龄等）预测其价格。 涉及技术： 线性回归，岭回归，Lasso回归，特征选择，模型评估。 案例四：社交网络用户画像 问题描述： 如何分析社交网络用户的发帖内容、社交关系，构建用户画像。 涉及技术： 文本挖掘基础，聚类算法，数据可视化。 案例五：图像识别与分类（入门级） 问题描述： 介绍使用R语言进行简单的图像特征提取和分类。 涉及技术： 基础图像处理概念，PCA降维，分类算法（如SVM）。 本书特色与优势： “最佳实践”导向： 我们不仅讲解算法，更注重如何在实际项目中应用这些算法。从数据获取、清洗、建模到评估和部署，都将遵循业界公认的最佳实践。 “经典案例”驱动： 通过分析真实世界中的经典案例，读者能够更直观地理解数据挖掘的应用场景和解决思路，激发学习兴趣，并从中学习到解决实际问题的经验。 R语言深度集成： 全书紧密围绕R语言展开，提供大量可执行的代码示例，方便读者动手实践，将理论知识转化为实际技能。 循序渐进的教学结构： 内容设计由浅入深，从R语言基础到高级算法，层层递进，确保读者能够逐步掌握复杂的概念。 注重理解而非死记硬背： 我们力求深入浅出地讲解算法背后的原理，帮助读者真正理解为什么这样做，以及何时应该使用何种方法。 强调数据可视化： 数据可视化贯穿全书，帮助读者更好地理解数据、模型和结果。 目标读者： 对数据科学和数据挖掘感兴趣的初学者。 希望系统学习R语言在数据挖掘中应用的大学生和研究生。 需要提升数据分析和建模能力的统计学、计算机科学、经济学等相关领域的从业人员。 渴望利用数据驱动决策的企业管理者和业务分析师。 任何希望掌握数据挖掘核心技术，并在实践中解决实际问题的人士。 通过本书的学习，您将能够： 熟练掌握R语言进行数据处理、分析和可视化的核心技能。 深入理解并能够独立实现多种经典和现代的数据挖掘算法。 具备选择合适的算法和技术解决实际数据问题的能力。 能够有效地评估和优化模型性能，并解释模型结果。 构建解决实际业务问题的数据挖掘解决方案。 数据挖掘是一门实践性极强的学科。我们鼓励读者在阅读本书的同时，积极动手实践书中的代码，并尝试将所学知识应用到自己的数据集中。相信通过持续的学习和实践，您一定能在R语言与数据挖掘的道路上取得丰硕的成果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，给我的感觉是既有学术的严谨，又不失实践的灵活性。作者在解释概念的时候，总是能够深入浅出，用通俗易懂的语言将复杂的理论娓娓道来，仿佛一位经验丰富的导师，循循善诱地引导着初学者。同时，在阐述具体方法和算法时，又能保持高度的专业性，引用相关的研究和理论作为支撑，使得整个论述过程既有深度又不乏广度。我印象深刻的是，作者在介绍一些高级技巧时，并没有直接抛出复杂的公式，而是先从直观的例子入手，逐步引导读者理解其背后的逻辑，直到最终理解其精髓。这种“由表及里，由浅入深”的讲解方式，非常符合我这种希望快速掌握实用技能的学习者。我曾看过一些数据挖掘的书籍，要么过于理论化，读起来像天书，要么过于碎片化，缺乏系统性。这本书在这方面做得非常好，它既保证了理论的严谨性，又关注了实践的可操作性，完美地平衡了学术性和实用性。

评分☆☆☆☆☆

让我感到惊喜的是，这本书在案例的选择和设计上，展现出了非凡的独创性和前瞻性。它并没有停留在那些被反复讲解的“老掉牙”的案例上，而是深入到一些更具时代感和行业代表性的场景中。我看到作者是如何将 R 语言强大的数据处理和可视化能力，与现实世界中的商业问题、科学研究等相结合，进行深度剖析和解决方案的构建。这些案例不仅仅是简单的“问题-代码-结果”的罗列，而是包含了一个完整的数据挖掘流程，从数据预处理、特征工程，到模型选择、评估与优化，甚至还包含了结果的解读和业务应用建议。我尤其欣赏作者在处理复杂真实数据时所展现出的细致和耐心，以及对于各种潜在陷阱的预警，这对于我这样的实操者来说，简直是无价之宝。它让我看到了数据挖掘在真实世界中的无限可能，也极大地激发了我应用 R 语言解决实际问题的热情。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书给我留下了非常深刻的印象，它不仅仅是一本关于 R 语言和数据挖掘的技术手册，更像是一部指导我如何成为一名优秀数据科学家的“行动指南”。它所传达的“最佳实践”理念，贯穿于全书的始终，让我能够以一种更加系统、更加规范的方式去理解和应用数据挖掘技术。我能够感受到作者在内容组织和编排上的深厚功力，每一部分都紧密衔接，逻辑清晰，使得整个学习过程流畅而高效。更重要的是，它让我意识到，数据挖掘并非仅仅是掌握一些算法和工具，而是一种思维方式，一种解决问题的能力。这本书就像一位经验丰富的向导，不仅教会我如何使用地图和指南针（R语言和算法），更重要的是，它教会了我如何解读地形，如何规避风险，以及如何最终到达目的地（解决实际问题）。我迫不及待地想将书中的知识应用到我自己的项目中，去探索更多数据的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，我第一眼就觉得很专业。深邃的蓝色背景，上面是醒目的白色和橙色字体，"R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例"这几个字，用一种稳重又不失活力的风格呈现出来，仿佛在预示着一场精彩的数据探索之旅即将展开。封面上的那个抽象的、由点和线构成的网络图，更是巧妙地暗示了数据之间的复杂联系，以及R语言作为工具，如何帮助我们梳理和理解这些联系。我甚至在想，作者在设计封面的时候，是不是也运用了某种数据可视化技术来辅助构图呢？这种对细节的关注，让我对书的内容充满了期待。我平时接触过不少技术书籍，但很多在封面设计上都显得有些程式化，或者过于简陋，无法在第一时间抓住读者的眼球。而这本书，它传递出的那种严谨、专业的学术氛围，以及背后蕴含的创新与实用的精神，仅仅通过封面就得到了很好的体现，这让我非常欣赏。我甚至觉得，这本书的封面本身，就是一个绝佳的数据可视化案例，它用最直观的方式，向潜在读者传达了核心信息。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我立刻被它沉甸甸的质感和纸张的触感所吸引。那种厚实、有韧性的纸张，翻阅起来声音清脆，而且完全没有廉价书那种油腻的感觉，嗅上去还有淡淡的油墨香，这无疑是印刷品质上的高水准体现。我一直认为，一本好的技术书籍，不仅内容要扎实，阅读体验也同样重要。翻开书页，字体的排版清晰、疏朗，行间距也恰到好处，即使长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。每个章节的标题都醒目有力，目录结构设计得非常合理，能够让我迅速找到感兴趣的部分。我尤其喜欢书中对于代码块的处理方式，不同于许多书籍将代码直接嵌入正文中，这本书似乎采用了某种专门的排版方式，使得代码的结构和可读性都得到了极大的提升，仿佛它本身就是一道独立的风景线。这种对阅读体验的极致追求，使得学习过程本身就变得更加愉悦和高效，而不是一种负担。

评分☆☆☆☆☆

打折买的，内容还可以，存着吧

评分☆☆☆☆☆

在学校图书馆看到这本书，实用性很强，比较喜欢，适合已经熟悉理论但对编程实现有困难的人，很有借鉴性，快递超快，当天就到

评分☆☆☆☆☆

我只想看文本挖掘部分，可惜没有中文的

评分☆☆☆☆☆

这本很不错的，很多人推荐的。案例不错

评分☆☆☆☆☆

R语言是很好的计算机语言，统计神器

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相信京东，比较放心

评分☆☆☆☆☆

内容系统有条理，价格合理。

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很给力，讲的很全面，对基础学者有很大帮助作用

评分☆☆☆☆☆

R语言是很好的计算机语言，统计神器