R语言：实用数据分析和可视化技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 贾里德 P. 兰德（Jared P. Lander） 著，蒋家坤 等 译

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 数据可视化
• 统计分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 实用指南
• 编程入门
• 商业分析
• 数据科学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111499619

版次：1

商品编码：11684824

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据分析技术丛书

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：315

编辑推荐

　　

　　资深数据专家凝炼数十年教学和实践经验，全面阐释如何使用R的20%功能完成80%的现代数据工作
　　通过开源R软件，你可以构建强大的统计模型来解决许多极具挑战性的难题。对非统计学家来说，一直以来R都难于学习和使用，市面上很多介绍R语言的书籍都假设读者具有足够的预备知识，但本书则不同。
　　本书融合资深数据科学家Jared P. Lander在教授R语言上的丰富经验，通过大量实例，详细讲解R语言的核心功能。对刚接触统计程序和模型的人来说，本书是一套堪称完美的教程，其内容的组织结构使得学习R语言变得简单和直观。本书集中介绍R 20%的功能，但这20%的功能足以完成80%的现代数据工作。
　　通过阅读本书，你将学到：
　　运用R处理数学问题：变量类型、向量、调用函数等
　　功能强大、常用的数据结构：数据框、矩阵和列表
　　创建直观的统计图形
　　编写自定义函数
　　分组操作提高效率
　　合并和重塑多个数据集
　　使用R的工具操作字符串和正则表达式
　　创建正态分布、二项分布和泊松分布
　　基本统计信息编程：均值、标准差以及t-检验
　　建立线性、广义线性和非线性模型
　　评估模型和变量选择的质量
　　使用弹性网和贝叶斯方法防止过度拟合
　　分析单变量和多变量时间序列数据
　　通过K均值和分层聚类对数据进行分类
　　用knitr准备报告、幻灯片和网页
　　用devtools和Rcpp建立可重复使用的R包

内容简介

　　

　　《R语言：实用数据分析和可视化技术》是资深数据专家数十年教学与实践经验的结晶，以简单直接的方式详细讲解R语言的所有基础知识，以及常见统计方法和模型在R中的操作规范，通过大量实例，帮助读者快速理解并掌握R的核心功能，有效解决实际工作问题。
　　《R语言：实用数据分析和可视化技术》共24章，第1~3章介绍R语言的获取与安装、R环境的设置以及R包的基础知识；第4~5章介绍R语言基础知识和高级数据结构，涉及数学运算、向量、调用函数以及数据框、列表、矩阵和数组等；第6章介绍如何导入数据；第7章详细介绍统计图形的绘制，包括基本绘图和ggplot2；第8~10章介绍R函数编写，包括对结构、参数和返回规则的讨论，讲解if和ifelse以及复杂语句控制程序的流程、for和while循环迭代等；第11~13章介绍数据的分组操作、数据整理和字符串操作；第14~15章介绍概率分布与描述性统计；第16~20章介绍线性模型、广义线性模型、模型诊断、正则化与压缩以及非线性模型等；第21章介绍时间序列和自相关；第22章介绍各种聚类方式，包括K-means和分层聚类；第23章讨论可重复性、报告和利用knitr滑动展示；第24介绍如何创建R包

作者简介

　　Jared P. Lander（贾里德 P. 兰德），资深数据专家，Lander Analytics公司创始人兼CEO，纽约开源统计编程聚会组织者，哥伦比亚大学统计学客座教授。在数据管理、多层次模型、机器学习、广义线性模型、可视化、数据管理和统计计算等多个领域拥有丰富经验。他致力于为各种类型的科技创业公司提供培训、融资、金融、医疗和人道主义救援等工作。他拥有哥伦比亚大学统计学硕士学位及瑞米伦贝格大学数学学士学位。

目录

Contents
译者序
序言
前言
致谢
第1章　获取R 1
1.1　下载R 1
1.2　R版本 2
1.3　32位与64位 2
1.4　安装 2
1.5　R的社区版革命 8
1.6　小结 9
第2章　R环境 10
2.1　命令行界面 11
2.2　RStudio 12
2.3　Revolution Analytics RPE 20
2.4　小结 20
第3章　R包 21
3.1　包的安装 21
3.2　包的加载 23
3.3　创建一个包 24
3.4　小结 24
第4章　R语言基础 25
4.1　基本数学运算 25
4.2　变量 26
4.3　数据类型 28
4.4　向量 33
4.5　调用函数 37
4.6　函数文件 38
4.7　缺失数据 38
4.8　小结 39
第5章　高级数据结构 40
5.1　数据框 40
5.2　列表 47
5.3　矩阵 52
5.4　数组 54
5.5　小结 55
第6章　导入数据 56
6.1　导入CSV 56
6.2　导入Excel数据 57
6.3　读入数据库数据 58
6.4　导入其他统计工具数据 59
6.5　R二进制文件 60
6.6　包含在R中的数据 62
6.7　从互联网上抓取数据 62
6.8　小结 63
第7章　统计图形 64
7.1　基本图形 64
7.2　ggplot2 66
7.3　小结 78
第8章　编写R函数 79
8.1　hello world！ 79
8.2　函数参数 80
8.3　返回值 82
8.4　do.call 83
8.5　小结 84
第9章　控制语句 85
9.1　if和else语句 85
9.2　switch语句 88
9.3　ifelse语句 89
9.4　复合检查 90
9.5　小结 91
第10章　循环，Un-R方式的迭代 92
10.1　for循环 92
10.2　while循环 94
10.3　控制循环 94
10.4　小结 95
第11章　分组操作 96
11.1　apply函数族 96
11.2　aggregate 99
11.3　plyr 102
11.4　data.table 106
11.5　小结 114
第12章　数据整理 115
12.1　cbind和rbind 115
12.2　连接 116
12.3　reshape2 122
12.4　小结 125
第13章　字符串操作 126
13.1　paste 126
13.2　把格式数据写成串（sprintf） 127
13.3　提取文本 128
13.4　正则表达式 132
13.5　小结 138
第14章　概率分布 139
14.1　正态分布 139
14.2　二项分布 144
14.3　泊松分布 148
14.4　其他分布 150
14.5　小结 152
第15章　描述性统计 153
15.1　概括性统计量 153
15.2　相关系数和协方差 156
15.3　t-检验 163
15.4　方差分析 169
15.5　小结 171
第16章　线性模型 172
16.1　简单线性回归 172
16.2　多元回归 177
16.3　小结 190
第17章　广义线性模型 191
17.1　逻辑斯蒂回归 191
17.2　泊松回归 194
17.3　其他的广义线性模型 198
17.4　生存分析 198
17.5　小结 202
第18章　模型诊断 203
18.1　残差 203
18.2　模型比较 208
18.3　交叉验证 211
18.4　Bootstrap 215
18.5　逐步变量选择 218
18.6　小结 221
第19章　正则化和压缩 222
19.1　弹性网络 222
19.2　贝叶斯压缩 235
19.3　小结 238
第20章　非线性模型 239
20.1　非线性最小二乘 239
20.2　样条 241
20.3　广义相加模型 245
20.4　决策树 249
20.5　随机森林 251
20.6　小结 251
第21章　时间序列和自相关 252
21.1　自回归移动平均模型 252
21.2　向量自回归 258
21.3　广义自回归异方差模型（GARCH） 263
21.4　小结 270
第22章　聚类 271
22.1　K-means 271
22.2　PAM 277
22.3　分层聚类 282
22.4　小结 284
第23章　可重复性、报告和利用knitr滑动展示 285
23.1　安装LATEX程序 285
23.2　LATEX初级 286
23.3　通过LATEX使用knitr 288
23.4　Markdown技巧 291
23.5　使用knitr和Markdown 292
23.6　pandoc 293
23.7　小结 295
第24章　创建R包 296
24.1　目录结构 296
24.2　包文件 297
24.3　包文档 302
24.4　包的检查、创建和安装 304
24.5　提交至CRAN 305
24.6　C++代码 305
24.7　小结 310
附录A　相关资源 311

前言/序言

　　The Translator’s Words 译者序
　　R语言是集统计分析和绘图于一身的面向对象的开源软件，其前身是贝尔实验室所创的S语言。由于其强大功能和开源性，R广泛运用于学术界和商业界。首先，相比于其他绝大多数商业软件，R语言具有一个得天独厚的优势，那就是开源性。像Matlab和SAS这样昂贵的商业软件将很多需求者拒之门外。其次，R语言具有不亚于其他软件的统计分析功能和绘图功能。基本上目前所有的统计方法在R里都有现成的包，或许令你绞尽脑汁的算法代码早已存在。这是因为人们可以将其所写的包放到R的主页上与所有使用R的人共享，这非常有利于研究人员的交流，这也是其他语言所不具备的优点。此外，R语言的使用非常简单。即使你没有接触过计算机语言，也能很快地学会R。近几年，中国的R语言大会举行的次数和参会的人数越来越多，尤其是业界人士占据了相当大比例。R语言正在飞快地融入业界，而且势头越来越猛。可以预见的是，R的应用场景将十分广阔。
　　非常荣幸能够翻译本书。第一次接触这本书时，就有很强的阅读欲望，进而产生把它翻译成中文的想法。这是一本覆盖面很广、非常基础的R语言和统计分析书籍，其内容几乎包含了R语言的所有基本知识，并且涵盖常见的统计方法和模型如何在R中实现。同时书中也包含一些比较新的知识。作者所采取的写作方式非常简单，在解释代码的作用之后，也给出该代码的正确输出结果，这种形式特别有利于初学者学习。并且本书中包含了大量的实例，这让一本计算机语言书籍显得不那么枯燥无味，而且可以使读者有更深刻的印象。我相信读者在阅读本书的过程中是比较轻松愉快的。
　　除了本人之外，本书主要的译者还有李好奇博士、柯睿博士和何叶博士。同时诚挚地感谢司亚卿副教授热心的指导和帮助，感谢张萌玥同学所提的宝贵意见。全书译文最终由我统稿。感谢各位译者几个月来的辛苦奋战！我们都有一个共同的目标——将它推荐给国内更多的读者。
　　由于该书涉及面广，译者能力有限，难免存在错误或遗漏，欢迎读者予以批评指正。
　　蒋家坤
　　2014年于柳林
　　
　　Foreword 序　　言
　　在过去的3年里，R语言的应用市场有了巨大增长。基于此，你可能会认为R是一个全新的、开始崭露头角的语言。令人吃惊的是，1993年就有R了。为何突然其人气就暴增了呢？一些明显的原因可能是数据科学作为一个职业和研究领域诞生了。但是数据科学的基础已经存在几十年了。统计、线性代数、运筹学、人工智能和机器学习，所有这些都成了科学家所使用的工具。R语言已经超过大部分语言，只需要一个简单的函数调用就可以完成大部分工具的功能。
　　R是许多数据科学工作中不可缺少的工具。许多对预测和分析非常有用的算法，在R中只需要简单的几行代码就可以完成，这使得R非常适合解决现代数据所面临的挑战。数据科学不仅仅只和数学、统计有关，也不仅仅只和编程、基础结构有关。针对普通大众读者，这本书比较平衡地介绍了R的强大功能和丰富的表现力。
　　我想不出比Jared Lander更适合写一个R语言介绍的人。我和他第一次见面是在2009年年末举行的纽约城机器学习论坛上。那时候，纽约城机器学习论坛很小，只需要一个小会议室就可以了，那时许多其他数据组织都还没有建立。在过去的4年里，Jared一直站在新型数据科学职业的最前沿。
　　通过管理开放统计编程聚会（Open Statistical Programming Meetup）、在活动中演讲、在哥伦比亚大学教R课程，Jared以程序员、数据科学家、记者、统计学家等等身份帮助发展了许多论坛社区。但是Jared的专长不仅仅是教学。作为一个日常工作者，他也使用这些工具解决客户咨询中的各种问题。
　　这本书不仅介绍了R语言的编程，还介绍了日常R编程者所用的一些统计方法和工具。本书中的示例使用了一些公开的数据集，并且Jared对其进行了整理，然后放在自己的网站上（jared lander.com）。通过使用实际数据和建立实际有趣的问题，这本书将会非常实用。
　　Paul Dix
　　英文丛书编辑
　　
　　前　　言 Preface
　　随着日常生活中数据应用变得越来越普遍，我们需要新的和更好的工具来应对这个趋势。在传统情况下，处理数据的方式一般有两种：一是简单轻便的，使用像Excel 或 SPSS 这样的工具做定量分析；二是复杂繁重的，利用C++这样的工具进行高性能分析。随着个人计算机性能的提高，产生了一种既交互又强健有效的折中方法。个人在自己的计算机上以探索性的方式所做的分析，很快就会转变为传递到支撑高级业务流程的服务器的东西。这便是R、Python和其他脚本语言的领域。
　　R语言是由奥克兰大学的 Robert Gentleman 教授和Ross Ihaka教授于1993年开发的，其源自于贝尔实验室John Chambers 所开发的S语言。它是一种高水平语言，最初的目的是进行交互式运算，即使用者输入一个命令得到一个结果，然后再输入下一个命令。它已经发展成为一种语言，这种语言也可以嵌入系统和解决复杂的问题。
　　除了转换数据和分析数据，R语言还能很方便地产生令人惊喜的图形和报告。它现在已经成为一个完整的体系，可以用于数据分析、提取和转换，模型拟合，描述推断，预测，绘图以及给出报告结果。
　　自2000年末期以来，R语言的普及就像飞升的火箭一路飙升，它已经走出了学术界，进入银行业、销售业、制药业、政界、基因组学等其他许多领域。R语言的很多新用户以前都使用一些低级编译语言程序，比如C++和其他的统计包（例如SAS或SPSS），还有些之前使用“800磅重的大猩猩”—— Excel。这时期相应的软件包的数量迅速飙升，这些软件包是预先写好的代码库，用于扩展R的功能。
　　尽管R有时会让初学者感到畏惧，特别是那些没有编程经验的人，但是我发现用编程分析来代替操作，学习过程很快就变得容易得多，而且更方便、更可靠。这正是我的目标：让学习变得更快、更容易。
　　这本书内容的安排和布局是按照我在研究生院学习R时希望能够被教导的方式来实现的。综合来说，这本书的目录是结合我在哥伦比亚大学所教的一门数据科学课程所形成的。这并不是意味着覆盖R的每一个细枝末节，而在于用20%的功能去完成80%的工作。本书的内容包括如下章节。
　　第1章涉及从哪里下载R，如何安装不同的操作系统以及32位和64位版本的问题。该章还给出了安装R的路径的一些建议。
　　第2章的内容包括如何整合RStudio和Git，比如RStudio的个人定制和连接。
　　第3章涉及如何定位、安装和加载R语言包。
　　第4章详细说明变量的类型，如数字、字符、日期以及向量。该章还简要介绍了调用函数和寻找函数文件的功能。
　　第5章介绍最强大和常用的一些数据结构，如数据框、矩阵和列表。
　　第6章的内容涉及读取数据到R中。数据在分析之前必须读入R。目前有许多方法来读入数据，包括CSV格式文件的数据和数据库。
　　第7章的内容涉及统计图形。图形是数据初步分析和交流结果的一个关键部分。R语言能用其强大的绘图工具绘制出美丽的图形。该章将详细介绍基本绘图和ggplot2。
　　第8章介绍使用自定义的函数，可重复性分析往往变得更加容易。该章讨论结构、参数和返回规则。
　　第9章介绍如何使用if和ifelse以及复杂的语句控制程序的流程。
　　第10章介绍使用for和while循环迭代。虽然这些通常令人沮丧，但是知道它们很
　　重要。
　　第11章的内容涉及群组操作。一个比循环更好的选择是向量化。向量化并没有用循环去遍历数据，而是一次性，操作所有元素，这是更有效的，其主要使用apply函数和plyr包。
　　第12章介绍数据整理。合并多个数据集，无论是通过叠加还是加入，通常有必要重塑数据。除了像rbind、cbind和merge这些基本的工具，plyr包和reshape2包也提供了解决问题的很好的办法。
　　第13章介绍操作字符串。多数人不会将字符数据和统计联系起来，但它是一个重要的数据形式。R提供了大量工具来处理字符串，包括合并字符串和从中提取信息。该章将会正式详细地介绍这些内容。
　　第14章介绍概率分布。全面回顾正态分布、二项分布和泊松分布。你需要记下许多分布的函数形式和表达式。
　　第15章涉及基本统计。该章介绍了统计学的一些基础知识，例如均值、标准差和t-检验。
　　第16章介绍线性模型。线性模型是统计中最强大和最常用的工具，该章将会详细地介绍。
　　第17章涉及广义线性模型。线性模型的扩展包括logistic回归和泊松回归。该章还会介绍生存分析。
　　第18章介绍模式诊断。用残差、AIC准则、交叉验证、自助法和逐步变量选择来决定模型的质量以及变量选择。
　　第19章介绍正则化和压缩。使用弹性网格和贝叶斯方法来防止过度拟合。
　　第20章涉及非线性模型。当线性模型不合适时，非线性模型是一个很好的解决方案。该章将讨论非线性最小二乘、样条函数、广义可加模型、决策树和随机森林。
　　第21章介绍时间序列和自相关。分析单变量和多变量时间序列数据的方法。
　　第22章涉及聚类。通过K-均值和分层聚类等多种方法来聚类，即对数据进行分组。
　　第23章涉及用knitr包进行可重复性（reproducibility）、报告和幻灯片展示。在R中很容易用knitr、LATEX和Markdown产生报告、幻灯片和网页。
　　第24章涉及创建R包。R包是非常便携、可重用的代码。随着devtools包和Rcpp包的出现，构建R包已经简单得令人难以置信。
　　附录A包含进一步学习R的一系列资源，以及相互讨论的一系列社区。
　　这本书中的大量文本都是R代码或运行代码的结果。代码和运行结果通常在文本和集合中以特殊的字体单独分开，下面给出一个例子。不同代码的不同部分用不同灰度的文字表示。行代码开始于“>”，如果代码连续需要折行，则第二行以“+”开始。
　　学习R是一个很愉悦的过程，能让生活中许多工作变得容易得多。希望我们能一起来享受学习R的过程。
　　
　　Acknowledgements 致　　谢
　　首先，我必须感谢我的妈妈Gail Lander，她鼓励我选择数学专业。没有她的鼓励，我不会走上这条道路（促使我从事统计和数据科学研究）。同样，我必须感谢我的父亲Howard Lander，他支付了所有学费。在生活中，他给我提出了很多宝贵的建议和指导。他有很多方面值得我去学习。虽然他们一直不知道我做的是什么，但是他们喜欢我所做的，并且一直帮助我。在家中，我还应该感谢我的姐姐和姐夫（Aimee和Eric Schechterman），他们让我教其5岁大的儿子（Noah）数学。
　　多年以来，许多老师教导过我。第一个就是Rochelle Lecke，其在中学辅导我数学，即便我的老师告诉我说，我不是学数学的这块料。
　　第二个是Beth Edmondson，他是我在普林斯顿走读学校的预备微积分老师。在高一的上学期，我是一个很一般的学生，她告诉我，按照目前的成绩我难以参加明年的大学预修微积分课程（AP Calc）。如果我在班级的成绩从C上升到A+，那么她就同意我参加大学预修微积分课程，毫无疑问这是一个机会。三个月后，她非常惊讶，我不仅取得了A+，而且转变了我的整个学术生涯。她改变了我的生活，否则我还不知道自己现在是什么样子。我永远感激她。
　　在穆伦堡学院的前两年，我决定选择商业和通信专业。最终还是学习了数学课程，因为数学对我来说很亲切。我的授课老师Penny Dunham博士、Bill Dunham博士和Linda McGuire博士都建议我去学数学，这个决定极大地改变了我的生活。Greg Cicconetti博士让我第一次看到了严格意义上的统计，他还给了我第一个研究机会。此时我就想我应该去研究院研究统计。
　　当我在哥伦比亚大学取得硕士学位的时候，身边都是一些统计和编程的杰出人才。David Madigan博士开阔了我的眼界，让我接触到了现代机器学习。Bodhi Sen博士让我思考统计编程。我有幸能和Andrew Gelman博士一起做研究，Andrew Gelman的见解对我来说非常重要。Richard Garfield博士向我展示如何用统计帮助灾难和战争中的人们，其给我的第一个任务就是派我去缅甸。这些年来Richard Garfield博士给我的建议和友谊都特别亲切和珍贵。Jingchen Liu博士允许和鼓励我去写有关纽约披萨的论文，这引起我的很大注意。
　　在哥伦比亚，我也遇到了好朋友Ivor Cribben博士，他填补了我知识中的很多空缺。通过他我认识了Rachel Schutt博士，其拥有很多好的想法，我也非常荣幸与其一同在哥伦比亚大学任教。
　　没有Shanna Lee的支持和鼓励，我也不可能去研究生院读书。她帮助我保持理智，使我难以置信地同时干两份工作——授课和哥伦比亚大学曲棍球队。我不确定没有她能不能完成自己的工作。
　　Steve Czetty给了我第一份工作——在Sky IT组做分析，还教我关于数据库的东西，让我尝试疯狂地编程。这引发了我对统计和数据的兴趣。巴尔德集团（Bardess Group）的Joe DeSiena、Philip du Plessis和Ed Bobrin是我遇到的最好的人，我最乐意和他们一起工作了，也很自豪地与他们工作到今天。Revolution Analytics公司中的Mike Minelli、Rich Kittler、Mark Barry、David Smith、Joseph Rickert、Norman Nie博士、James Peruvankal、Neera Talbert和Dave Rich让我做我能想象到的最好的工作，那就是向商业人士解释为何要选择R。大计算公司（Big Computing）的Kirk Mettler、Richard Schultz、Bryan Lewis博士和Jim Winfield鼓励我培养兴趣，并且解决R中有趣的问题。高盛投资公司（Goldman Sachs）的Vincent Saulys、John Weir和Saar Golde博士帮助我找到学习的快乐与知识。
　　在写作这本书的过程中很多人帮助了我。首先最重要的是Yin Cheung，他看到我的压力，并在许多个快要崩溃的日夜里给予支持。
　　编辑Debra Williams知道如何鼓励我，她那双会指导的手是无价的。这套丛书的编辑Paul Dix建议我写这本书，所以要不是他，这一切什么都没有。要感谢这本书的两位伟大的文稿编辑Caroline Senay 和 Andrea Fox，没有他们这本书就不会出现。Robert Mauriello的技术评审对于提升这本书的表述特别有用。
　　研究Rstudio的一些人，特别是JJ Allaire和Josh Paulson，他们做了一个神奇的产品，使得写作的过程比用其他方法快得多。包knitr的作者Yihui Xie提供了写这本书所需要的许多功能变化。他的软件，以及他与我配合的速度，都值得我诚挚的感激。
　　在写作这本书时，很多人提供了有价值的反馈，包括Chris Bethel、Dirk Eddelbuettel博士、Ramnath Vaidyanathan博士、Eran Bellin博士、Avi Fisher、Brian Ezra、Paul Puglia、Nicholas Galasinao、Aaron Schumaker、Adam Hogan、Jeffrey Arnold和John Houston。
　　2012年秋天是我第一次在教学中使用这本书，我非常感谢哥伦比亚大学2012年秋季数据科学导论班的学生们，他们是我讲授这本书的“试验者”，最终帮我完成了这本书。
　　非常感谢一直帮助我的人！

《数据炼金术：从数据提取到洞察挖掘的实战指南》 在这个信息爆炸的时代，数据不再是冰冷的数字，而是蕴含着无限价值的宝藏。然而，如何从海量的数据中提炼出有价值的洞察，实现数据的“炼金”，是摆在每一个数据工作者面前的严峻挑战。《数据炼金术：从数据提取到洞察挖掘的实战指南》正是这样一本旨在帮助读者掌握数据处理、分析和可视化核心技能的实操手册，引导您踏上从原始数据到有影响力的数据洞察的蜕变之旅。 本书的核心目标是提供一套系统、完整且极具操作性的方法论，让您能够自信地驾驭各类数据挑战。我们深知，理论的魅力固然重要，但只有转化为实际操作，数据才能真正焕发生机。《数据炼金术》摒弃了冗长的理论说教，而是将重点放在了“如何做”上。从数据的初步接触，到最终呈现有说服力的分析结果，每一个环节都经过精心设计，力求为您提供最直接、最有效的指导。 数据提取：揭开数据的神秘面纱 任何数据分析的第一步，都是从获取数据开始。《数据炼金术》将带领您深入探索数据提取的丰富世界。我们将从最基础的文件读取讲起，无论是CSV、Excel、JSON还是XML，您都将学会如何高效、准确地将其导入到您的分析环境中。对于结构化数据的处理，我们不仅会介绍常用的文件格式，还会涵盖与数据库交互的关键技术。您将了解如何连接到SQL数据库，编写查询语句来提取所需的数据子集，甚至能够应对一些常见的数据库操作难题。 然而，现实世界中的数据往往隐藏在更复杂、更不规整的形态中。因此，本书还将重点探讨网络数据的抓取与解析。您将学习如何使用强大的网络爬虫工具，从网页中提取有用的信息，即使数据是以表格、列表或其他非标准格式呈现。同时，我们也会深入讲解HTML、XML等标记语言的解析方法，以及如何处理JavaScript动态生成的内容，确保您能够应对各种网络数据源的挑战。 在数据提取过程中，数据的质量往往是决定分析成败的关键。《数据炼金术》将为您揭示数据清洗的艺术。您将学习如何识别并处理缺失值，是填充、删除还是插补，将根据具体情况进行详细的讲解。异常值的检测与处理也是必不可少的一环，我们将介绍多种统计方法和可视化技巧，帮助您快速定位并妥善处理那些可能扭曲分析结果的“异类”。重复数据的识别与合并，字符串的处理与规范化，以及日期和时间数据的统一与转换，都将成为您数据提取工具箱中的必备技能。 数据转换与整理：为分析奠定坚实基础 提取出来的数据往往是原始且杂乱的，无法直接用于深入分析。《数据炼金术》将为您提供一套行之有效的的数据转换与整理策略，让您的数据变得井然有序，为后续的洞察挖掘铺平道路。 我们将从数据结构调整入手，教您如何进行数据的“塑形”。数据框（DataFrame）作为现代数据分析的核心结构，其创建、合并、拆分、重塑等操作将是本书的重要组成部分。您将学会如何通过“融化”（melt）和“宽化”（cast）操作，灵活地在长格式和宽格式之间切换数据，以适应不同分析场景的需求。分组聚合（grouping and aggregation）是数据整理中的另一个核心概念，我们将通过详实的案例，演示如何根据一个或多个键对数据进行分组，并计算各种汇总统计量，如计数、求和、平均值、最大值、最小值等。 特征工程（feature engineering）是提升数据分析模型性能的关键。《数据炼金术》将引导您探索如何从现有数据中创造新的、更有信息量的特征。这可能包括对现有变量进行数学变换（如对数变换、平方根变换），创建交互项，或者将类别变量进行编码（如独热编码、标签编码）。我们还将讨论如何处理时间序列数据，提取其中的趋势、季节性和周期性信息，以及如何从文本数据中提取有意义的特征，为后续的文本分析打下基础。 对于大规模数据集，效率是至关重要的考量。《数据炼金术》将为您介绍一些处理大型数据集合的技巧和策略。我们将探讨如何优化数据加载和存储，以及如何利用内存效率更高的技术来处理超出单个机器内存限制的数据。 数据分析：探寻数据背后的故事 有了干净、有序的数据，下一步就是深入分析，挖掘其中隐藏的故事。《数据炼金术》将为您提供丰富的分析工具和方法，帮助您从不同维度理解数据。 首先，描述性统计（descriptive statistics）是理解数据分布和基本特征的基石。您将学会如何计算均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等指标，并理解它们各自的意义。同时，我们将介绍不同类型的分布（如正态分布、偏态分布）以及如何识别它们。 探索性数据分析（exploratory data analysis, EDA）是数据分析的核心环节，它贯穿于整个分析过程。《数据炼金术》将强调EDA的重要性，并提供系统性的方法。您将学习如何利用各种统计检验来验证假设，例如t检验、卡方检验、ANOVA等，从而判断不同组别之间是否存在显著差异，或者变量之间是否存在关联。 关联分析（correlation analysis）是揭示变量之间线性关系的有力工具。您将学习如何计算相关系数，并理解其数值的含义，以及如何通过热力图等可视化方式直观地展示变量间的相关性。 回归分析（regression analysis）是预测和理解变量之间关系的重要模型。本书将详细讲解线性回归、逻辑回归等基础模型，以及如何解释回归系数，评估模型的拟合优度，并进行预测。您还将接触到一些更高级的回归技术，以应对更复杂的预测任务。 聚类分析（cluster analysis）是一种无监督学习方法，用于将相似的数据点分组。《数据炼金术》将介绍K-means、层次聚类等常用算法，帮助您发现数据中潜在的群体结构。 分类分析（classification analysis）是根据已知数据来预测新数据所属类别的一种技术。我们将涵盖决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等经典分类算法，并探讨如何评估分类模型的性能。 数据可视化：让数据“活”起来 再精妙的分析，如果不能有效地传达给他人，其价值也将大打折扣。《数据炼金术》将把数据可视化作为连接数据与决策的关键桥梁。我们相信，一副好的图表胜过千言万语。 本书将系统介绍各种数据可视化技术，从最基础的条形图、折线图、散点图，到更复杂的热力图、箱线图、饼图、雷达图等，您将学会根据数据的类型和分析的目的，选择最合适的图表类型。 我们将重点关注如何创建信息丰富、易于理解的可视化图表。这包括如何有效地设置坐标轴标签、图例、标题，如何使用颜色和形状来突出关键信息，以及如何避免图表中的误导性元素。 除了静态图表，本书还将涉足交互式可视化。您将学习如何创建能够响应用户操作的动态图表，让观众能够自由探索数据，发现更深入的见解。这可能包括缩放、平滑、工具提示（tooltip）等交互功能。 《数据炼金术》还将引导您了解如何为不同的受众定制可视化报告。无论是为技术团队准备的详细分析图表，还是为管理层设计的简洁明了的决策支持图表，您都将学会如何根据沟通对象调整图表的风格和内容。 实战案例与项目驱动：理论与实践的完美结合 《数据炼金术》并非一本纸上谈兵的书籍。我们深知，学习数据分析的最佳方式是动手实践。因此，本书将贯穿大量的真实世界案例研究和项目驱动式练习。 从初步的数据清洗，到构建复杂的分析模型，再到最终的可视化报告，每一个章节都将围绕着具体的业务问题展开。您将有机会跟随作者的步骤，一步一步地完成整个数据分析流程，亲身体验数据“炼金”的全过程。 我们精心设计的练习题，将涵盖不同行业和领域的数据集，例如市场营销、金融、医疗健康、电子商务等。这些练习不仅能够巩固您所学的知识，更能激发您独立思考和解决问题的能力。 本书的价值与目标读者 《数据炼金术：从数据提取到洞察挖掘的实战指南》旨在为以下人群提供价值： 初学者： 想要系统学习数据分析和可视化技能，但又不知从何入手的数据新手。 数据分析师/数据科学家： 希望拓展技术栈，学习更高效、更实用的数据处理和分析方法的从业者。 业务分析师/市场研究员： 需要利用数据来理解业务运营、评估市场趋势、制定策略的专业人士。 学生： 正在学习统计学、计算机科学、商科等相关专业的学生，希望获得实践操作经验。 任何对数据充满好奇，希望从数据中获得洞见的人。 通过阅读《数据炼金术》，您将不仅仅掌握一系列工具和技术，更重要的是，您将培养一种数据驱动的思维方式。您将学会如何提出正确的问题，如何设计分析方案，如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为清晰、有说服力的洞察，最终指导决策，推动业务发展。 加入《数据炼金术》的行列，开始您的数据“炼金”之旅，将冷冰冰的数据转化为驱动成功的智慧之光！

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，恰好解决了我在近期项目中的一个技术瓶颈。我一直在寻找一本能够系统性地讲解R语言在实际应用中各种高级技巧的书籍，而《R语言：实用数据分析和可视化技术》恰好满足了我的需求。书中对于数据降维、聚类分析、分类预测等机器学习常用算法的R语言实现，讲解得非常到位。作者不仅提供了具体的代码实现，还深入浅出地解释了算法的原理和适用场景，这对于我深入理解这些算法非常有帮助。我尤其欣赏书中关于模型调优和性能评估的部分，它提供了多种实用的方法来优化模型的表现，并给出如何科学地评估模型效果的指导。我尝试着将书中的一些高级技巧应用到我的工作中，发现能够显著提升数据分析的深度和准确性，并且可视化报告也更加专业和具有洞察力。这本书不仅仅是一本技术指南，它更像是一本实用的工具箱，为我解决实际问题提供了源源不断的灵感和方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数据分析的精髓在于能否从海量信息中提炼出有价值的洞察，而技术是实现这一目标的关键。这本书在这一点上做得非常出色。《R语言：实用数据分析和可视化技术》不仅仅是一本技术手册，它更像是一位经验丰富的数据科学家在分享他的实践心得。书中的案例选择非常贴合实际工作中的常见问题，比如市场营销数据的分析、销售趋势的预测，甚至是一些简单的用户行为分析。作者在讲解每一个技术点时，都会深入剖析其背后的逻辑，并给出多种实现方式的比较，让我能根据不同的需求选择最合适的方法。我印象最深的是关于模型构建和评估的部分，它不是简单地介绍几个模型，而是详细讲解了如何理解模型的假设，如何进行交叉验证，以及如何解读模型的性能指标。这些内容对于提升我的分析能力非常有帮助，让我不再只是“会用”某个函数，而是真正“理解”它。总而言之，这本书为我打开了一扇通往更深层次数据分析的大门，让我看到了R语言在解决实际问题中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名非科班出身的数据爱好者来说，很多时候面对海量的数据，就像置身于一个巨大的迷宫。而《R语言：实用数据分析和可视化技术》这本书，就像一位经验丰富的向导，为我点亮了前行的道路。它没有用晦涩难懂的专业术语来吓退我，而是用一种非常亲切和循序渐进的方式，带领我一步步地认识R语言，并学会如何运用它来探索数据的奥秘。我特别喜欢书中关于数据清洗和整理的章节，这些看似枯燥但却至关重要的步骤，在书中得到了非常详尽和实用的讲解。我曾因为数据不规范而浪费了很多时间，这本书提供了许多实用的函数和技巧，让我能够高效地解决这些问题。更让我惊喜的是，书中对数据可视化部分的大量篇幅，让我能够将抽象的数据转化为直观的图像，这不仅能帮助我更好地理解数据，还能有效地向他人传达我的分析结果。读完这本书，我感觉自己不再是那个面对数据束手无策的“小白”，而是有能力去探索、去发现、去分享数据背后的故事了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这样徘徊在数据分析新手边缘的人量身定做的！我一直对R语言充满兴趣，但市面上那些过于理论化、公式堆砌的书籍，常常让我望而却步。直到我翻开这本《R语言：实用数据分析和可视化技术》，才真正感受到“实用”二字的重量。它没有一开始就抛出一堆抽象的概念，而是直接从实际应用场景出发，比如如何导入数据、清洗数据，这些是每一个数据分析项目最基础也最关键的步骤。我尤其喜欢其中关于数据可视化部分的讲解，作者用非常直观的方式展示了如何利用ggplot2这样的强大工具，将枯燥的数据转化为一幅幅引人入胜的图表。从简单的柱状图、折线图，到复杂的多变量散点图和地图可视化，书中都提供了清晰的代码示例和详细的解释。我尝试着跟着书中的例子，处理了我自己工作中的一些数据，发现效果出奇地好！那些曾经困扰我的数据可视化难题，似乎一下子就迎刃而解了。这本书就像一个耐心的向导，一步步地带领我探索R语言的奥秘，让我不再害怕面对复杂的数据，而是充满了将其转化为有价值见解的信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在统计学领域摸爬滚打的研究者，我对于数据的严谨性和分析的准确性有着极高的要求。在阅读《R语言：实用数据分析和可视化技术》之前，我曾尝试过不少R语言相关的书籍，但很多都偏重于理论介绍，对于实际操作的指导相对较少。这本书则完全不同，它以“技术”为核心，非常扎实地讲解了R语言在数据分析和可视化中的各种实用技巧。我特别欣赏其中关于数据预处理和特征工程的部分，这往往是许多项目中最耗时也最容易出错的环节。作者提供了大量实用的函数和代码片段，能够极大地提高工作效率，并且减少潜在的错误。同时，书中对于各种统计分析方法的R语言实现也进行了详尽的阐述，例如假设检验、回归分析、时间序列分析等，都配有清晰的示例和解释。我尝试着将书中的方法应用到我的研究项目中，发现分析结果更加精确，可视化图表也更加专业和具有说服力。这本书无疑为我的研究工作注入了新的活力，让我能更高效、更准确地进行数据驱动的决策。

评分☆☆☆☆☆

有关R的都买了好多本，R语言学的也不咋地。

评分☆☆☆☆☆

R最新流行语言，好好学习

评分☆☆☆☆☆

书不错，送的很快

评分☆☆☆☆☆

51CTO推荐

评分☆☆☆☆☆

送货及时

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书不错，送的很快

评分☆☆☆☆☆

系统地复习一遍r语言。可视化其实可以做的出神入化。

评分☆☆☆☆☆

质量很好，非常满意！

评分☆☆☆☆☆

很有参考价值的书，能知道完成统计业务流程。