R語言與數據挖掘最佳實踐和經典案例 [R and Data Mining: Examples and Case Studies] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[澳] Yanchang Zhao 著，陳建，黃琰 譯

圖書標籤:

• R語言
• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計分析
• 案例分析
• 最佳實踐
• 數據科學
• 商業分析
• 數據可視化
• R語言編程

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111475415

版次：1

商品編碼：11545657

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

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

開本：16開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：234

編輯推薦

　　　　介紹瞭R用於數據挖掘應用的案例，涵蓋瞭最常用的數據挖掘技術。
　　提供瞭代碼示例和數據，以便讀者可以輕鬆地學習數據挖掘技術。
　　現實應用中的特色案例研究有助於讀者將學到的技術應用到自己的工作和研究中。

內容簡介

　　《R語言與數據挖掘實踐和經典案例》為研究人員、高校學生、數據分析人員介紹瞭使用R語言進行數據挖掘應用的實用方法和技術。讀者會從《R語言與數據挖掘實踐和經典案例》中發現使用R語言完成數據挖掘任務（如分類和預測、聚類、孤立點檢測、關聯規則、序列分析、文本挖掘、社會網絡分析、情感分析等）的非常有價值的指導。數據挖掘技術在廣泛領域都發展迅速。《R語言與數據挖掘實踐和經典案例》重點關注數據挖掘過程的建模階段，以及數據探查和模型評估問題。《R語言與數據挖掘實踐和經典案例》講述簡潔實用，配有現實應用案例和代碼示例以及數據，在綫資源及時豐富，是一本數據分析的實戰技術圖書。

作者簡介

　　YanchangZhao，從2009年起擔任澳大利亞政府部門的高級數據挖掘分析師。在加入澳大利亞政府部門之前，他是悉尼科技大學工程和信息技術學院博士後研究員。他的研究興趣包括聚類分析、關聯規則、時間序列、孤立點檢測、數據挖掘應用等，當前關注在數據挖掘應用中使用R語言。他是IEEE高級會員和澳大利亞分析專業人員協會成員。他發錶瞭50多篇數據挖掘研究和應用方麵的論文，並獨立或與他人閤作編寫瞭3本著作。

目錄

齣版者的話
譯者序
縮寫詞錶

第1章 簡介
1.1 數據挖掘
1.2 R
1.3 數據集
1.3.1 iris數據集
1.3.2 bodyfat數據集

第2章 數據的導入與導齣
2.1 R數據的保存與加載
2.2.CSV文件的導入與導齣
2.3 從SAS中導人數據
2.4 通過ODBC導人與導齣數據
2.4.1 從數據庫中讀取數據
2.4.2 從Excel文件中導入與導齣數據

第3章 數據探索
3.1 查看數據
3.2 探索單個變量
3.3 探索多個變量
3.4 更多探索
3.5 將圖錶保存到文件中

第4章 決策樹與隨機森林
4.1 使用party包構建決策樹
4.2 使用rpart包構建決策樹
4.3 隨機森林

第5章 迴歸分析
5.1 綫性迴歸
5.2 邏輯迴歸
5.3 廣義綫性迴歸
5.4 非綫性迴歸

第6章 聚類
6.1 k?means聚類
6.2 k?medoids聚類
6.3 層次聚類
6.4 基於密度的聚類

第7章 離群點檢測
7.1 單變量的離群點檢測
7.2 局部離群點因子檢測
7.3 用聚類方法進行離群點檢測
7.4 時間序列數據的離群點檢測
7.5 討論

第8章 時間序列分析與挖掘
8.1 R中的時間序列數據
8.2 時間序列分解
8.3 時間序列預測
8.4 時間序列聚類
8.4.1 動態時間規整
8.4.2 控製圖的時間序列數據
8.4.3 基於歐氏距離的層次聚類
8.4.4 基於DTW距離的層次聚類
8.5 時間序列分類
8.5.1 基於原始數據的分類
8.5.2 基於特徵提取的分類
8.5.3 k——NN分類
8.6 討論
8.7 延伸閱讀

第9章 關聯規則
9.1 關聯規則的基本概念
9.2 Titanic數據集
9.3 關聯規則挖掘
9.4 消除冗餘
9.5 解釋規則
9.6 關聯規則的可視化
9.7 討論與延伸閱讀

第10章 文本挖掘
10.1 Twitter的文本檢索
10.2 轉換文本
10.3 提取詞乾
10.4 建立詞項椢牡稻卣
10.5 頻繁詞項與關聯
10.6 詞雲
10.7 詞項聚類
10.8 推文聚類
10.8.1 基於k——means算法的推文聚類
10.8.2 基於k——medoids算法的推文聚類
10.9 程序包、延伸閱讀與討論

第11章 社交網絡分析
11.1 詞項網絡
11.2 推文網絡
11.3 雙模式網絡
11.4 討論與延伸閱讀

第12章 案例Ⅰ：房價指數的分析與預測
12.1 HPI數據導入
12.2 HPI數據探索
12.3 HPI趨勢與季節性成分
12.4 HPI預測
12.5 房地産估價
12.6 討論

第13章 案例Ⅱ：客戶迴復預測與效益最大化
13.1 簡介
13.2 KDDCup1998的數據
13.3 數據探索
13.4 訓練決策樹
13.5 模型評估
13.6 選擇最優決策樹
13.7 評分
13.8 討論與總結

第14章 案例Ⅲ：內存受限的大數據預測模型
14.1 簡介
14.2 研究方法
14.3 數據與變量
14.4 隨機森林
14.5 內存問題
14.6 樣本數據的訓練模型
14.7 使用已選變量建立模型
14.8 評分
14.9 輸齣規則
14.9.1 以文本格式輸齣規則
14.9.2 輸齣SAS規則的得分
14.10 總結與討論

第15章 在綫資源
15.1 R參考文檔
15.2 R
15.3 數據挖掘
15.4 R的數據挖掘
15.5 R的分類與預測
15.6 R的時間序列分析
15.7 R的關聯規則挖掘
15.8 R的空間數據分析
15.9 R的文本挖掘
15.10 R的社交網絡分析
15.11 R的數據清洗與轉換
15.12 R的大數據與並行計算
R語言數據挖掘參考文檔
參考資料
通用索引
包索引
函數索引

前言/序言

R語言與數據挖掘：從入門到精通的實戰指南 本書緻力於為廣大數據科學愛好者、統計學從業者、以及希望利用R語言進行深度數據挖掘的專業人士提供一本全麵、實用且深入的參考手冊。我們深知，在當今數據爆炸的時代，掌握數據挖掘的技術和工具已成為個人和企業核心競爭力的關鍵。而R語言，憑藉其強大的統計分析能力、豐富的可視化庫以及活躍的社區支持，已成為數據挖掘領域最受歡迎和最具影響力的工具之一。 本書並非一本理論堆砌的教科書，而是將理論知識與實際應用緊密結閤，以“最佳實踐”和“經典案例”為核心，引領讀者一步步探索數據挖掘的奧秘，並熟練掌握R語言在其中的應用。我們力求通過詳實的講解、精心設計的案例，幫助讀者建立紮實的數據挖掘基礎，培養解決實際問題的能力，並最終能夠獨立完成復雜的數據挖掘項目。 核心內容概覽： 本書的內容設計遵循從基礎到進階，從理論到實踐的邏輯順序，確保不同背景的讀者都能從中獲益。 第一部分： R語言基礎與數據挖掘的基石 在深入數據挖掘的各種算法和技術之前，紮實的R語言基礎是不可或缺的。本部分將詳細介紹R語言的核心概念和常用操作，為後續的數據挖掘實踐打下堅實的基礎。 R語言環境搭建與基礎語法： 從安裝R和RStudio開始，介紹變量、數據類型、運算符、控製流（if-else, for, while）、函數定義與調用等基本概念。我們將強調代碼的規範性和可讀性，以及如何利用RStudio的強大功能提高開發效率。 數據結構與操作： 深入講解R語言中常用的數據結構，包括嚮量（vector）、列錶（list）、矩陣（matrix）、數組（array）、數據框（data.frame）和因子（factor）。我們將重點介紹如何高效地創建、訪問、修改和子集提取這些數據結構，這是數據預處理和特徵工程的關鍵步驟。 數據導入與導齣： 學習如何從各種常見數據源導入數據，例如CSV、Excel、數據庫（SQL）等，以及如何將處理後的數據導齣。我們將介紹不同的導入函數及其常用參數，並講解如何處理編碼問題和缺失值。 數據預處理與清洗： 數據挖掘的成功很大程度上取決於數據的質量。本節將詳細講解數據清洗的各種技術，包括處理缺失值（填充、刪除）、異常值檢測與處理、重復值處理、數據類型轉換、以及字符串操作等。我們將展示如何在R中高效地執行這些任務，並強調數據清洗的迭代性和重要性。 數據可視化基礎： 可視化是理解數據、發現模式和傳達結果的強大工具。本節將介紹R語言中常用的可視化包，如`ggplot2`。我們將從基礎圖形（散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖）入手，逐步講解如何通過自定義顔色、形狀、大小、坐標係以及添加標簽和圖例來創建更具信息量和美觀的圖錶。 第二部分： 核心數據挖掘算法與R語言實現 在掌握瞭R語言的基礎後，我們將正式進入數據挖掘的核心領域，詳細講解各類經典和現代的數據挖掘算法，並演示如何使用R語言進行實現和應用。 探索性數據分析（EDA）： EDA是理解數據集、識彆潛在關係和發現異常模式的重要過程。本節將教授如何運用描述性統計（均值、中位數、方差、標準差）、相關性分析、以及各種可視化技術（直方圖、密度圖、散點圖矩陣）來深入瞭解數據。我們將強調如何根據EDA的發現來指導後續的模型選擇和特徵工程。 分類算法： 決策樹（Decision Trees）： 詳細介紹決策樹的原理，包括熵、信息增益、基尼不純度等概念。我們將重點講解如何使用R中的`rpart`或`caret`包構建、剪枝決策樹，並評估其性能。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 介紹SVM的基本原理，核函數的選擇，以及如何通過R語言中的`e1071`包進行模型訓練和預測。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 講解邏輯迴歸在綫性模型基礎上如何處理二分類問題，以及在R中如何使用`glm`函數構建和解釋邏輯迴歸模型。 K近鄰算法（K-Nearest Neighbors, KNN）： 介紹KNN的原理和距離度量方法，以及在R中實現KNN算法。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 講解貝葉斯定理和樸素假設，以及在R中應用貝葉斯分類器。 迴歸算法： 綫性迴歸（Linear Regression）： 從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸，詳細講解模型假設、係數解釋、模型評估指標（R方、MSE、RMSE）等，以及在R中的實現。 嶺迴歸（Ridge Regression）與Lasso迴歸（Lasso Regression）： 介紹正則化技術的原理，如何解決多重共綫性和防止過擬閤，以及在R中的應用。 聚類算法： K-Means聚類： 詳細講解K-Means算法的步驟、初始化方法、以及如何選擇最優的K值。我們將展示如何在R中使用`kmeans`函數進行聚類。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 介紹凝聚型和分裂型層次聚類的原理，以及如何使用R中的`hclust`函數生成聚類樹狀圖。 DBSCAN： 講解基於密度的聚類算法，以及其在發現任意形狀簇方麵的優勢。 降維與特徵選擇： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 介紹PCA的原理，如何通過降維保留數據的主要方差，以及在R中實現PCA。 綫性判彆分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）： 講解LDA作為一種監督學習的降維方法，以及在R中的應用。 特徵選擇技術： 介紹過濾法、包裹法和嵌入法等特徵選擇方法，以及如何利用R中的相關函數進行特徵篩選。 關聯規則挖掘： Apriori算法： 詳細講解Apriori算法的原理，支持度、置信度、提升度等度量指標，以及如何使用R中的`arules`包進行關聯規則的發現。 第三部分： 高級數據挖掘技術與模型評估 在掌握瞭基礎算法後，本部分將進一步拓展，介紹更高級的數據挖掘技術，並強調模型評估和優化的重要性。 集成學習（Ensemble Learning）： 隨機森林（Random Forests）： 講解決策樹的集成，隨機抽樣和特徵隨機選擇如何提高模型魯棒性，以及在R中利用`randomForest`或`ranger`包實現。 梯度提升（Gradient Boosting）： 介紹Boosting的思想，以及`xgboost`和`lightgbm`等常用R包的強大功能和使用方法。 時間序列分析： 介紹時間序列數據的特點，平穩性檢驗，ARIMA模型，以及在R中進行時間序列預測。 文本挖掘基礎： 介紹文本數據的預處理，詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），以及在R中進行文本分析的初步探索。 模型評估與選擇： 詳細講解各種模型評估指標，包括準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）等。我們將重點介紹交叉驗證（Cross-validation）和留齣法（Hold-out method）等模型評估技術，以及如何利用`caret`包統一進行模型評估和調優。 模型調優與超參數優化： 介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）和貝葉斯優化等超參數調優技術，以及如何結閤R語言實現。 第四部分： 經典案例分析與實戰演練 理論知識的掌握最終需要通過實際案例來檢驗和鞏固。本部分將選取一係列具有代錶性的數據挖掘經典案例，涵蓋不同領域和不同問題的解決方案。 案例一：客戶流失預測 問題描述： 金融或電信行業如何預測哪些客戶可能流失，並采取相應措施。 涉及技術： 數據預處理，特徵工程，邏輯迴歸，決策樹，隨機森林，模型評估。 案例二：商品推薦係統 問題描述： 電商平颱如何根據用戶行為和商品屬性，為用戶推薦感興趣的商品。 涉及技術： 關聯規則挖掘，協同過濾（概念介紹，R語言實現可能涉及更復雜的庫），數據可視化。 案例三：房價預測 問題描述： 如何根據房屋的各種特徵（麵積、位置、房齡等）預測其價格。 涉及技術： 綫性迴歸，嶺迴歸，Lasso迴歸，特徵選擇，模型評估。 案例四：社交網絡用戶畫像 問題描述： 如何分析社交網絡用戶的發帖內容、社交關係，構建用戶畫像。 涉及技術： 文本挖掘基礎，聚類算法，數據可視化。 案例五：圖像識彆與分類（入門級） 問題描述： 介紹使用R語言進行簡單的圖像特徵提取和分類。 涉及技術： 基礎圖像處理概念，PCA降維，分類算法（如SVM）。 本書特色與優勢： “最佳實踐”導嚮： 我們不僅講解算法，更注重如何在實際項目中應用這些算法。從數據獲取、清洗、建模到評估和部署，都將遵循業界公認的最佳實踐。 “經典案例”驅動： 通過分析真實世界中的經典案例，讀者能夠更直觀地理解數據挖掘的應用場景和解決思路，激發學習興趣，並從中學習到解決實際問題的經驗。 R語言深度集成： 全書緊密圍繞R語言展開，提供大量可執行的代碼示例，方便讀者動手實踐，將理論知識轉化為實際技能。 循序漸進的教學結構： 內容設計由淺入深，從R語言基礎到高級算法，層層遞進，確保讀者能夠逐步掌握復雜的概念。 注重理解而非死記硬背： 我們力求深入淺齣地講解算法背後的原理，幫助讀者真正理解為什麼這樣做，以及何時應該使用何種方法。 強調數據可視化： 數據可視化貫穿全書，幫助讀者更好地理解數據、模型和結果。 目標讀者： 對數據科學和數據挖掘感興趣的初學者。 希望係統學習R語言在數據挖掘中應用的大學生和研究生。 需要提升數據分析和建模能力的統計學、計算機科學、經濟學等相關領域的從業人員。 渴望利用數據驅動決策的企業管理者和業務分析師。 任何希望掌握數據挖掘核心技術，並在實踐中解決實際問題的人士。 通過本書的學習，您將能夠： 熟練掌握R語言進行數據處理、分析和可視化的核心技能。 深入理解並能夠獨立實現多種經典和現代的數據挖掘算法。 具備選擇閤適的算法和技術解決實際數據問題的能力。 能夠有效地評估和優化模型性能，並解釋模型結果。 構建解決實際業務問題的數據挖掘解決方案。 數據挖掘是一門實踐性極強的學科。我們鼓勵讀者在閱讀本書的同時，積極動手實踐書中的代碼，並嘗試將所學知識應用到自己的數據集中。相信通過持續的學習和實踐，您一定能在R語言與數據挖掘的道路上取得豐碩的成果。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我立刻被它沉甸甸的質感和紙張的觸感所吸引。那種厚實、有韌性的紙張，翻閱起來聲音清脆，而且完全沒有廉價書那種油膩的感覺，嗅上去還有淡淡的油墨香，這無疑是印刷品質上的高水準體現。我一直認為，一本好的技術書籍，不僅內容要紮實，閱讀體驗也同樣重要。翻開書頁，字體的排版清晰、疏朗，行間距也恰到好處，即使長時間閱讀，眼睛也不會感到疲勞。每個章節的標題都醒目有力，目錄結構設計得非常閤理，能夠讓我迅速找到感興趣的部分。我尤其喜歡書中對於代碼塊的處理方式，不同於許多書籍將代碼直接嵌入正文中，這本書似乎采用瞭某種專門的排版方式，使得代碼的結構和可讀性都得到瞭極大的提升，仿佛它本身就是一道獨立的風景綫。這種對閱讀體驗的極緻追求，使得學習過程本身就變得更加愉悅和高效，而不是一種負擔。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，這本書給我留下瞭非常深刻的印象，它不僅僅是一本關於 R 語言和數據挖掘的技術手冊，更像是一部指導我如何成為一名優秀數據科學傢的“行動指南”。它所傳達的“最佳實踐”理念，貫穿於全書的始終，讓我能夠以一種更加係統、更加規範的方式去理解和應用數據挖掘技術。我能夠感受到作者在內容組織和編排上的深厚功力，每一部分都緊密銜接，邏輯清晰，使得整個學習過程流暢而高效。更重要的是，它讓我意識到，數據挖掘並非僅僅是掌握一些算法和工具，而是一種思維方式，一種解決問題的能力。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，不僅教會我如何使用地圖和指南針（R語言和算法），更重要的是，它教會瞭我如何解讀地形，如何規避風險，以及如何最終到達目的地（解決實際問題）。我迫不及待地想將書中的知識應用到我自己的項目中，去探索更多數據的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

讓我感到驚喜的是，這本書在案例的選擇和設計上，展現齣瞭非凡的獨創性和前瞻性。它並沒有停留在那些被反復講解的“老掉牙”的案例上，而是深入到一些更具時代感和行業代錶性的場景中。我看到作者是如何將 R 語言強大的數據處理和可視化能力，與現實世界中的商業問題、科學研究等相結閤，進行深度剖析和解決方案的構建。這些案例不僅僅是簡單的“問題-代碼-結果”的羅列，而是包含瞭一個完整的數據挖掘流程，從數據預處理、特徵工程，到模型選擇、評估與優化，甚至還包含瞭結果的解讀和業務應用建議。我尤其欣賞作者在處理復雜真實數據時所展現齣的細緻和耐心，以及對於各種潛在陷阱的預警，這對於我這樣的實操者來說，簡直是無價之寶。它讓我看到瞭數據挖掘在真實世界中的無限可能，也極大地激發瞭我應用 R 語言解決實際問題的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，給我的感覺是既有學術的嚴謹，又不失實踐的靈活性。作者在解釋概念的時候，總是能夠深入淺齣，用通俗易懂的語言將復雜的理論娓娓道來，仿佛一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導著初學者。同時，在闡述具體方法和算法時，又能保持高度的專業性，引用相關的研究和理論作為支撐，使得整個論述過程既有深度又不乏廣度。我印象深刻的是，作者在介紹一些高級技巧時，並沒有直接拋齣復雜的公式，而是先從直觀的例子入手，逐步引導讀者理解其背後的邏輯，直到最終理解其精髓。這種“由錶及裏，由淺入深”的講解方式，非常符閤我這種希望快速掌握實用技能的學習者。我曾看過一些數據挖掘的書籍，要麼過於理論化，讀起來像天書，要麼過於碎片化，缺乏係統性。這本書在這方麵做得非常好，它既保證瞭理論的嚴謹性，又關注瞭實踐的可操作性，完美地平衡瞭學術性和實用性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，我第一眼就覺得很專業。深邃的藍色背景，上麵是醒目的白色和橙色字體，"R語言與數據挖掘最佳實踐和經典案例"這幾個字，用一種穩重又不失活力的風格呈現齣來，仿佛在預示著一場精彩的數據探索之旅即將展開。封麵上的那個抽象的、由點和綫構成的網絡圖，更是巧妙地暗示瞭數據之間的復雜聯係，以及R語言作為工具，如何幫助我們梳理和理解這些聯係。我甚至在想，作者在設計封麵的時候，是不是也運用瞭某種數據可視化技術來輔助構圖呢？這種對細節的關注，讓我對書的內容充滿瞭期待。我平時接觸過不少技術書籍，但很多在封麵設計上都顯得有些程式化，或者過於簡陋，無法在第一時間抓住讀者的眼球。而這本書，它傳遞齣的那種嚴謹、專業的學術氛圍，以及背後蘊含的創新與實用的精神，僅僅通過封麵就得到瞭很好的體現，這讓我非常欣賞。我甚至覺得，這本書的封麵本身，就是一個絕佳的數據可視化案例，它用最直觀的方式，嚮潛在讀者傳達瞭核心信息。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

這本很不錯的，很多人推薦的。案例不錯

評分☆☆☆☆☆

很好，促銷買的，很劃算，哈哈！要學習學習！

評分☆☆☆☆☆

內容很好，比某些國內寫的好多瞭

評分☆☆☆☆☆

好書，不用多說，大傢都公認的

評分☆☆☆☆☆

入門書吧 外行人看不懂

評分☆☆☆☆☆

正版書，質量很好，配送速度也還可以

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書很好

評分☆☆☆☆☆

《R語言與數據挖掘最佳實踐和經典案例》為研究人員、高校學生、數據分析人員介紹瞭使用R語言進行數據挖掘應用的實用方法和技術。讀者會從本書中發現使用R語言完成數據挖掘任務（如分類和預測、聚類、孤立點檢測、關聯規則、序列分析、文本挖掘、社會網絡分析、情感分析等）的非常有價值的指導。數據挖掘技術在廣泛領域都發展迅速。本書重點關注數據挖掘過程的建模階段，以及數據探查和模型評估問題。本書講述簡潔實用，配有現實應用案例和代碼示例以及數據，在綫資源及時豐富，是一本數據分析的實戰技術圖書。