R語言：實用數據分析和可視化技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 賈裏德 P. 蘭德（Jared P. Lander） 著，蔣傢坤 等 譯

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 數據可視化
• 統計分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 實用指南
• 編程入門
• 商業分析
• 數據科學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111499619

版次：1

商品編碼：11684824

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據分析技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：315

編輯推薦

　　

　　資深數據專傢凝煉數十年教學和實踐經驗，全麵闡釋如何使用R的20%功能完成80%的現代數據工作
　　通過開源R軟件，你可以構建強大的統計模型來解決許多極具挑戰性的難題。對非統計學傢來說，一直以來R都難於學習和使用，市麵上很多介紹R語言的書籍都假設讀者具有足夠的預備知識，但本書則不同。
　　本書融閤資深數據科學傢Jared P. Lander在教授R語言上的豐富經驗，通過大量實例，詳細講解R語言的核心功能。對剛接觸統計程序和模型的人來說，本書是一套堪稱完美的教程，其內容的組織結構使得學習R語言變得簡單和直觀。本書集中介紹R 20%的功能，但這20%的功能足以完成80%的現代數據工作。
　　通過閱讀本書，你將學到：
　　運用R處理數學問題：變量類型、嚮量、調用函數等
　　功能強大、常用的數據結構：數據框、矩陣和列錶
　　創建直觀的統計圖形
　　編寫自定義函數
　　分組操作提高效率
　　閤並和重塑多個數據集
　　使用R的工具操作字符串和正則錶達式
　　創建正態分布、二項分布和泊鬆分布
　　基本統計信息編程：均值、標準差以及t-檢驗
　　建立綫性、廣義綫性和非綫性模型
　　評估模型和變量選擇的質量
　　使用彈性網和貝葉斯方法防止過度擬閤
　　分析單變量和多變量時間序列數據
　　通過K均值和分層聚類對數據進行分類
　　用knitr準備報告、幻燈片和網頁
　　用devtools和Rcpp建立可重復使用的R包

內容簡介

　　

　　《R語言：實用數據分析和可視化技術》是資深數據專傢數十年教學與實踐經驗的結晶，以簡單直接的方式詳細講解R語言的所有基礎知識，以及常見統計方法和模型在R中的操作規範，通過大量實例，幫助讀者快速理解並掌握R的核心功能，有效解決實際工作問題。
　　《R語言：實用數據分析和可視化技術》共24章，第1~3章介紹R語言的獲取與安裝、R環境的設置以及R包的基礎知識；第4~5章介紹R語言基礎知識和高級數據結構，涉及數學運算、嚮量、調用函數以及數據框、列錶、矩陣和數組等；第6章介紹如何導入數據；第7章詳細介紹統計圖形的繪製，包括基本繪圖和ggplot2；第8~10章介紹R函數編寫，包括對結構、參數和返迴規則的討論，講解if和ifelse以及復雜語句控製程序的流程、for和while循環迭代等；第11~13章介紹數據的分組操作、數據整理和字符串操作；第14~15章介紹概率分布與描述性統計；第16~20章介紹綫性模型、廣義綫性模型、模型診斷、正則化與壓縮以及非綫性模型等；第21章介紹時間序列和自相關；第22章介紹各種聚類方式，包括K-means和分層聚類；第23章討論可重復性、報告和利用knitr滑動展示；第24介紹如何創建R包

作者簡介

　　Jared P. Lander（賈裏德 P. 蘭德），資深數據專傢，Lander Analytics公司創始人兼CEO，紐約開源統計編程聚會組織者，哥倫比亞大學統計學客座教授。在數據管理、多層次模型、機器學習、廣義綫性模型、可視化、數據管理和統計計算等多個領域擁有豐富經驗。他緻力於為各種類型的科技創業公司提供培訓、融資、金融、醫療和人道主義救援等工作。他擁有哥倫比亞大學統計學碩士學位及瑞米倫貝格大學數學學士學位。

目錄

Contents
譯者序
序言
前言
緻謝
第1章　獲取R 1
1.1　下載R 1
1.2　R版本 2
1.3　32位與64位 2
1.4　安裝 2
1.5　R的社區版革命 8
1.6　小結 9
第2章　R環境 10
2.1　命令行界麵 11
2.2　RStudio 12
2.3　Revolution Analytics RPE 20
2.4　小結 20
第3章　R包 21
3.1　包的安裝 21
3.2　包的加載 23
3.3　創建一個包 24
3.4　小結 24
第4章　R語言基礎 25
4.1　基本數學運算 25
4.2　變量 26
4.3　數據類型 28
4.4　嚮量 33
4.5　調用函數 37
4.6　函數文件 38
4.7　缺失數據 38
4.8　小結 39
第5章　高級數據結構 40
5.1　數據框 40
5.2　列錶 47
5.3　矩陣 52
5.4　數組 54
5.5　小結 55
第6章　導入數據 56
6.1　導入CSV 56
6.2　導入Excel數據 57
6.3　讀入數據庫數據 58
6.4　導入其他統計工具數據 59
6.5　R二進製文件 60
6.6　包含在R中的數據 62
6.7　從互聯網上抓取數據 62
6.8　小結 63
第7章　統計圖形 64
7.1　基本圖形 64
7.2　ggplot2 66
7.3　小結 78
第8章　編寫R函數 79
8.1　hello world！ 79
8.2　函數參數 80
8.3　返迴值 82
8.4　do.call 83
8.5　小結 84
第9章　控製語句 85
9.1　if和else語句 85
9.2　switch語句 88
9.3　ifelse語句 89
9.4　復閤檢查 90
9.5　小結 91
第10章　循環，Un-R方式的迭代 92
10.1　for循環 92
10.2　while循環 94
10.3　控製循環 94
10.4　小結 95
第11章　分組操作 96
11.1　apply函數族 96
11.2　aggregate 99
11.3　plyr 102
11.4　data.table 106
11.5　小結 114
第12章　數據整理 115
12.1　cbind和rbind 115
12.2　連接 116
12.3　reshape2 122
12.4　小結 125
第13章　字符串操作 126
13.1　paste 126
13.2　把格式數據寫成串（sprintf） 127
13.3　提取文本 128
13.4　正則錶達式 132
13.5　小結 138
第14章　概率分布 139
14.1　正態分布 139
14.2　二項分布 144
14.3　泊鬆分布 148
14.4　其他分布 150
14.5　小結 152
第15章　描述性統計 153
15.1　概括性統計量 153
15.2　相關係數和協方差 156
15.3　t-檢驗 163
15.4　方差分析 169
15.5　小結 171
第16章　綫性模型 172
16.1　簡單綫性迴歸 172
16.2　多元迴歸 177
16.3　小結 190
第17章　廣義綫性模型 191
17.1　邏輯斯蒂迴歸 191
17.2　泊鬆迴歸 194
17.3　其他的廣義綫性模型 198
17.4　生存分析 198
17.5　小結 202
第18章　模型診斷 203
18.1　殘差 203
18.2　模型比較 208
18.3　交叉驗證 211
18.4　Bootstrap 215
18.5　逐步變量選擇 218
18.6　小結 221
第19章　正則化和壓縮 222
19.1　彈性網絡 222
19.2　貝葉斯壓縮 235
19.3　小結 238
第20章　非綫性模型 239
20.1　非綫性最小二乘 239
20.2　樣條 241
20.3　廣義相加模型 245
20.4　決策樹 249
20.5　隨機森林 251
20.6　小結 251
第21章　時間序列和自相關 252
21.1　自迴歸移動平均模型 252
21.2　嚮量自迴歸 258
21.3　廣義自迴歸異方差模型（GARCH） 263
21.4　小結 270
第22章　聚類 271
22.1　K-means 271
22.2　PAM 277
22.3　分層聚類 282
22.4　小結 284
第23章　可重復性、報告和利用knitr滑動展示 285
23.1　安裝LATEX程序 285
23.2　LATEX初級 286
23.3　通過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　小結 295
第24章　創建R包 296
24.1　目錄結構 296
24.2　包文件 297
24.3　包文檔 302
24.4　包的檢查、創建和安裝 304
24.5　提交至CRAN 305
24.6　C++代碼 305
24.7　小結 310
附錄A　相關資源 311

前言/序言

　　The Translator’s Words 譯者序
　　R語言是集統計分析和繪圖於一身的麵嚮對象的開源軟件，其前身是貝爾實驗室所創的S語言。由於其強大功能和開源性，R廣泛運用於學術界和商業界。首先，相比於其他絕大多數商業軟件，R語言具有一個得天獨厚的優勢，那就是開源性。像Matlab和SAS這樣昂貴的商業軟件將很多需求者拒之門外。其次，R語言具有不亞於其他軟件的統計分析功能和繪圖功能。基本上目前所有的統計方法在R裏都有現成的包，或許令你絞盡腦汁的算法代碼早已存在。這是因為人們可以將其所寫的包放到R的主頁上與所有使用R的人共享，這非常有利於研究人員的交流，這也是其他語言所不具備的優點。此外，R語言的使用非常簡單。即使你沒有接觸過計算機語言，也能很快地學會R。近幾年，中國的R語言大會舉行的次數和參會的人數越來越多，尤其是業界人士占據瞭相當大比例。R語言正在飛快地融入業界，而且勢頭越來越猛。可以預見的是，R的應用場景將十分廣闊。
　　非常榮幸能夠翻譯本書。第一次接觸這本書時，就有很強的閱讀欲望，進而産生把它翻譯成中文的想法。這是一本覆蓋麵很廣、非常基礎的R語言和統計分析書籍，其內容幾乎包含瞭R語言的所有基本知識，並且涵蓋常見的統計方法和模型如何在R中實現。同時書中也包含一些比較新的知識。作者所采取的寫作方式非常簡單，在解釋代碼的作用之後，也給齣該代碼的正確輸齣結果，這種形式特彆有利於初學者學習。並且本書中包含瞭大量的實例，這讓一本計算機語言書籍顯得不那麼枯燥無味，而且可以使讀者有更深刻的印象。我相信讀者在閱讀本書的過程中是比較輕鬆愉快的。
　　除瞭本人之外，本書主要的譯者還有李好奇博士、柯睿博士和何葉博士。同時誠摯地感謝司亞卿副教授熱心的指導和幫助，感謝張萌玥同學所提的寶貴意見。全書譯文最終由我統稿。感謝各位譯者幾個月來的辛苦奮戰！我們都有一個共同的目標——將它推薦給國內更多的讀者。
　　由於該書涉及麵廣，譯者能力有限，難免存在錯誤或遺漏，歡迎讀者予以批評指正。
　　蔣傢坤
　　2014年於柳林
　　
　　Foreword 序　　言
　　在過去的3年裏，R語言的應用市場有瞭巨大增長。基於此，你可能會認為R是一個全新的、開始嶄露頭角的語言。令人吃驚的是，1993年就有R瞭。為何突然其人氣就暴增瞭呢？一些明顯的原因可能是數據科學作為一個職業和研究領域誕生瞭。但是數據科學的基礎已經存在幾十年瞭。統計、綫性代數、運籌學、人工智能和機器學習，所有這些都成瞭科學傢所使用的工具。R語言已經超過大部分語言，隻需要一個簡單的函數調用就可以完成大部分工具的功能。
　　R是許多數據科學工作中不可缺少的工具。許多對預測和分析非常有用的算法，在R中隻需要簡單的幾行代碼就可以完成，這使得R非常適閤解決現代數據所麵臨的挑戰。數據科學不僅僅隻和數學、統計有關，也不僅僅隻和編程、基礎結構有關。針對普通大眾讀者，這本書比較平衡地介紹瞭R的強大功能和豐富的錶現力。
　　我想不齣比Jared Lander更適閤寫一個R語言介紹的人。我和他第一次見麵是在2009年年末舉行的紐約城機器學習論壇上。那時候，紐約城機器學習論壇很小，隻需要一個小會議室就可以瞭，那時許多其他數據組織都還沒有建立。在過去的4年裏，Jared一直站在新型數據科學職業的最前沿。
　　通過管理開放統計編程聚會（Open Statistical Programming Meetup）、在活動中演講、在哥倫比亞大學教R課程，Jared以程序員、數據科學傢、記者、統計學傢等等身份幫助發展瞭許多論壇社區。但是Jared的專長不僅僅是教學。作為一個日常工作者，他也使用這些工具解決客戶谘詢中的各種問題。
　　這本書不僅介紹瞭R語言的編程，還介紹瞭日常R編程者所用的一些統計方法和工具。本書中的示例使用瞭一些公開的數據集，並且Jared對其進行瞭整理，然後放在自己的網站上（jared lander.com）。通過使用實際數據和建立實際有趣的問題，這本書將會非常實用。
　　Paul Dix
　　英文叢書編輯
　　
　　前　　言 Preface
　　隨著日常生活中數據應用變得越來越普遍，我們需要新的和更好的工具來應對這個趨勢。在傳統情況下，處理數據的方式一般有兩種：一是簡單輕便的，使用像Excel 或 SPSS 這樣的工具做定量分析；二是復雜繁重的，利用C++這樣的工具進行高性能分析。隨著個人計算機性能的提高，産生瞭一種既交互又強健有效的摺中方法。個人在自己的計算機上以探索性的方式所做的分析，很快就會轉變為傳遞到支撐高級業務流程的服務器的東西。這便是R、Python和其他腳本語言的領域。
　　R語言是由奧剋蘭大學的 Robert Gentleman 教授和Ross Ihaka教授於1993年開發的，其源自於貝爾實驗室John Chambers 所開發的S語言。它是一種高水平語言，最初的目的是進行交互式運算，即使用者輸入一個命令得到一個結果，然後再輸入下一個命令。它已經發展成為一種語言，這種語言也可以嵌入係統和解決復雜的問題。
　　除瞭轉換數據和分析數據，R語言還能很方便地産生令人驚喜的圖形和報告。它現在已經成為一個完整的體係，可以用於數據分析、提取和轉換，模型擬閤，描述推斷，預測，繪圖以及給齣報告結果。
　　自2000年末期以來，R語言的普及就像飛升的火箭一路飆升，它已經走齣瞭學術界，進入銀行業、銷售業、製藥業、政界、基因組學等其他許多領域。R語言的很多新用戶以前都使用一些低級編譯語言程序，比如C++和其他的統計包（例如SAS或SPSS），還有些之前使用“800磅重的大猩猩”—— Excel。這時期相應的軟件包的數量迅速飆升，這些軟件包是預先寫好的代碼庫，用於擴展R的功能。
　　盡管R有時會讓初學者感到畏懼，特彆是那些沒有編程經驗的人，但是我發現用編程分析來代替操作，學習過程很快就變得容易得多，而且更方便、更可靠。這正是我的目標：讓學習變得更快、更容易。
　　這本書內容的安排和布局是按照我在研究生院學習R時希望能夠被教導的方式來實現的。綜閤來說，這本書的目錄是結閤我在哥倫比亞大學所教的一門數據科學課程所形成的。這並不是意味著覆蓋R的每一個細枝末節，而在於用20%的功能去完成80%的工作。本書的內容包括如下章節。
　　第1章涉及從哪裏下載R，如何安裝不同的操作係統以及32位和64位版本的問題。該章還給齣瞭安裝R的路徑的一些建議。
　　第2章的內容包括如何整閤RStudio和Git，比如RStudio的個人定製和連接。
　　第3章涉及如何定位、安裝和加載R語言包。
　　第4章詳細說明變量的類型，如數字、字符、日期以及嚮量。該章還簡要介紹瞭調用函數和尋找函數文件的功能。
　　第5章介紹最強大和常用的一些數據結構，如數據框、矩陣和列錶。
　　第6章的內容涉及讀取數據到R中。數據在分析之前必須讀入R。目前有許多方法來讀入數據，包括CSV格式文件的數據和數據庫。
　　第7章的內容涉及統計圖形。圖形是數據初步分析和交流結果的一個關鍵部分。R語言能用其強大的繪圖工具繪製齣美麗的圖形。該章將詳細介紹基本繪圖和ggplot2。
　　第8章介紹使用自定義的函數，可重復性分析往往變得更加容易。該章討論結構、參數和返迴規則。
　　第9章介紹如何使用if和ifelse以及復雜的語句控製程序的流程。
　　第10章介紹使用for和while循環迭代。雖然這些通常令人沮喪，但是知道它們很
　　重要。
　　第11章的內容涉及群組操作。一個比循環更好的選擇是嚮量化。嚮量化並沒有用循環去遍曆數據，而是一次性，操作所有元素，這是更有效的，其主要使用apply函數和plyr包。
　　第12章介紹數據整理。閤並多個數據集，無論是通過疊加還是加入，通常有必要重塑數據。除瞭像rbind、cbind和merge這些基本的工具，plyr包和reshape2包也提供瞭解決問題的很好的辦法。
　　第13章介紹操作字符串。多數人不會將字符數據和統計聯係起來，但它是一個重要的數據形式。R提供瞭大量工具來處理字符串，包括閤並字符串和從中提取信息。該章將會正式詳細地介紹這些內容。
　　第14章介紹概率分布。全麵迴顧正態分布、二項分布和泊鬆分布。你需要記下許多分布的函數形式和錶達式。
　　第15章涉及基本統計。該章介紹瞭統計學的一些基礎知識，例如均值、標準差和t-檢驗。
　　第16章介紹綫性模型。綫性模型是統計中最強大和最常用的工具，該章將會詳細地介紹。
　　第17章涉及廣義綫性模型。綫性模型的擴展包括logistic迴歸和泊鬆迴歸。該章還會介紹生存分析。
　　第18章介紹模式診斷。用殘差、AIC準則、交叉驗證、自助法和逐步變量選擇來決定模型的質量以及變量選擇。
　　第19章介紹正則化和壓縮。使用彈性網格和貝葉斯方法來防止過度擬閤。
　　第20章涉及非綫性模型。當綫性模型不閤適時，非綫性模型是一個很好的解決方案。該章將討論非綫性最小二乘、樣條函數、廣義可加模型、決策樹和隨機森林。
　　第21章介紹時間序列和自相關。分析單變量和多變量時間序列數據的方法。
　　第22章涉及聚類。通過K-均值和分層聚類等多種方法來聚類，即對數據進行分組。
　　第23章涉及用knitr包進行可重復性（reproducibility）、報告和幻燈片展示。在R中很容易用knitr、LATEX和Markdown産生報告、幻燈片和網頁。
　　第24章涉及創建R包。R包是非常便攜、可重用的代碼。隨著devtools包和Rcpp包的齣現，構建R包已經簡單得令人難以置信。
　　附錄A包含進一步學習R的一係列資源，以及相互討論的一係列社區。
　　這本書中的大量文本都是R代碼或運行代碼的結果。代碼和運行結果通常在文本和集閤中以特殊的字體單獨分開，下麵給齣一個例子。不同代碼的不同部分用不同灰度的文字錶示。行代碼開始於“>”，如果代碼連續需要摺行，則第二行以“+”開始。
　　學習R是一個很愉悅的過程，能讓生活中許多工作變得容易得多。希望我們能一起來享受學習R的過程。
　　
　　Acknowledgements 緻　　謝
　　首先，我必須感謝我的媽媽Gail Lander，她鼓勵我選擇數學專業。沒有她的鼓勵，我不會走上這條道路（促使我從事統計和數據科學研究）。同樣，我必須感謝我的父親Howard Lander，他支付瞭所有學費。在生活中，他給我提齣瞭很多寶貴的建議和指導。他有很多方麵值得我去學習。雖然他們一直不知道我做的是什麼，但是他們喜歡我所做的，並且一直幫助我。在傢中，我還應該感謝我的姐姐和姐夫（Aimee和Eric Schechterman），他們讓我教其5歲大的兒子（Noah）數學。
　　多年以來，許多老師教導過我。第一個就是Rochelle Lecke，其在中學輔導我數學，即便我的老師告訴我說，我不是學數學的這塊料。
　　第二個是Beth Edmondson，他是我在普林斯頓走讀學校的預備微積分老師。在高一的上學期，我是一個很一般的學生，她告訴我，按照目前的成績我難以參加明年的大學預修微積分課程（AP Calc）。如果我在班級的成績從C上升到A+，那麼她就同意我參加大學預修微積分課程，毫無疑問這是一個機會。三個月後，她非常驚訝，我不僅取得瞭A+，而且轉變瞭我的整個學術生涯。她改變瞭我的生活，否則我還不知道自己現在是什麼樣子。我永遠感激她。
　　在穆倫堡學院的前兩年，我決定選擇商業和通信專業。最終還是學習瞭數學課程，因為數學對我來說很親切。我的授課老師Penny Dunham博士、Bill Dunham博士和Linda McGuire博士都建議我去學數學，這個決定極大地改變瞭我的生活。Greg Cicconetti博士讓我第一次看到瞭嚴格意義上的統計，他還給瞭我第一個研究機會。此時我就想我應該去研究院研究統計。
　　當我在哥倫比亞大學取得碩士學位的時候，身邊都是一些統計和編程的傑齣人纔。David Madigan博士開闊瞭我的眼界，讓我接觸到瞭現代機器學習。Bodhi Sen博士讓我思考統計編程。我有幸能和Andrew Gelman博士一起做研究，Andrew Gelman的見解對我來說非常重要。Richard Garfield博士嚮我展示如何用統計幫助災難和戰爭中的人們，其給我的第一個任務就是派我去緬甸。這些年來Richard Garfield博士給我的建議和友誼都特彆親切和珍貴。Jingchen Liu博士允許和鼓勵我去寫有關紐約披薩的論文，這引起我的很大注意。
　　在哥倫比亞，我也遇到瞭好朋友Ivor Cribben博士，他填補瞭我知識中的很多空缺。通過他我認識瞭Rachel Schutt博士，其擁有很多好的想法，我也非常榮幸與其一同在哥倫比亞大學任教。
　　沒有Shanna Lee的支持和鼓勵，我也不可能去研究生院讀書。她幫助我保持理智，使我難以置信地同時乾兩份工作——授課和哥倫比亞大學麯棍球隊。我不確定沒有她能不能完成自己的工作。
　　Steve Czetty給瞭我第一份工作——在Sky IT組做分析，還教我關於數據庫的東西，讓我嘗試瘋狂地編程。這引發瞭我對統計和數據的興趣。巴爾德集團（Bardess Group）的Joe DeSiena、Philip du Plessis和Ed Bobrin是我遇到的最好的人，我最樂意和他們一起工作瞭，也很自豪地與他們工作到今天。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讓我做我能想象到的最好的工作，那就是嚮商業人士解釋為何要選擇R。大計算公司（Big Computing）的Kirk Mettler、Richard Schultz、Bryan Lewis博士和Jim Winfield鼓勵我培養興趣，並且解決R中有趣的問題。高盛投資公司（Goldman Sachs）的Vincent Saulys、John Weir和Saar Golde博士幫助我找到學習的快樂與知識。
　　在寫作這本書的過程中很多人幫助瞭我。首先最重要的是Yin Cheung，他看到我的壓力，並在許多個快要崩潰的日夜裏給予支持。
　　編輯Debra Williams知道如何鼓勵我，她那雙會指導的手是無價的。這套叢書的編輯Paul Dix建議我寫這本書，所以要不是他，這一切什麼都沒有。要感謝這本書的兩位偉大的文稿編輯Caroline Senay 和 Andrea Fox，沒有他們這本書就不會齣現。Robert Mauriello的技術評審對於提升這本書的錶述特彆有用。
　　研究Rstudio的一些人，特彆是JJ Allaire和Josh Paulson，他們做瞭一個神奇的産品，使得寫作的過程比用其他方法快得多。包knitr的作者Yihui Xie提供瞭寫這本書所需要的許多功能變化。他的軟件，以及他與我配閤的速度，都值得我誠摯的感激。
　　在寫作這本書時，很多人提供瞭有價值的反饋，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年鞦天是我第一次在教學中使用這本書，我非常感謝哥倫比亞大學2012年鞦季數據科學導論班的學生們，他們是我講授這本書的“試驗者”，最終幫我完成瞭這本書。
　　非常感謝一直幫助我的人！

《數據煉金術：從數據提取到洞察挖掘的實戰指南》 在這個信息爆炸的時代，數據不再是冰冷的數字，而是蘊含著無限價值的寶藏。然而，如何從海量的數據中提煉齣有價值的洞察，實現數據的“煉金”，是擺在每一個數據工作者麵前的嚴峻挑戰。《數據煉金術：從數據提取到洞察挖掘的實戰指南》正是這樣一本旨在幫助讀者掌握數據處理、分析和可視化核心技能的實操手冊，引導您踏上從原始數據到有影響力的數據洞察的蛻變之旅。 本書的核心目標是提供一套係統、完整且極具操作性的方法論，讓您能夠自信地駕馭各類數據挑戰。我們深知，理論的魅力固然重要，但隻有轉化為實際操作，數據纔能真正煥發生機。《數據煉金術》摒棄瞭冗長的理論說教，而是將重點放在瞭“如何做”上。從數據的初步接觸，到最終呈現有說服力的分析結果，每一個環節都經過精心設計，力求為您提供最直接、最有效的指導。 數據提取：揭開數據的神秘麵紗 任何數據分析的第一步，都是從獲取數據開始。《數據煉金術》將帶領您深入探索數據提取的豐富世界。我們將從最基礎的文件讀取講起，無論是CSV、Excel、JSON還是XML，您都將學會如何高效、準確地將其導入到您的分析環境中。對於結構化數據的處理，我們不僅會介紹常用的文件格式，還會涵蓋與數據庫交互的關鍵技術。您將瞭解如何連接到SQL數據庫，編寫查詢語句來提取所需的數據子集，甚至能夠應對一些常見的數據庫操作難題。 然而，現實世界中的數據往往隱藏在更復雜、更不規整的形態中。因此，本書還將重點探討網絡數據的抓取與解析。您將學習如何使用強大的網絡爬蟲工具，從網頁中提取有用的信息，即使數據是以錶格、列錶或其他非標準格式呈現。同時，我們也會深入講解HTML、XML等標記語言的解析方法，以及如何處理JavaScript動態生成的內容，確保您能夠應對各種網絡數據源的挑戰。 在數據提取過程中，數據的質量往往是決定分析成敗的關鍵。《數據煉金術》將為您揭示數據清洗的藝術。您將學習如何識彆並處理缺失值，是填充、刪除還是插補，將根據具體情況進行詳細的講解。異常值的檢測與處理也是必不可少的一環，我們將介紹多種統計方法和可視化技巧，幫助您快速定位並妥善處理那些可能扭麯分析結果的“異類”。重復數據的識彆與閤並，字符串的處理與規範化，以及日期和時間數據的統一與轉換，都將成為您數據提取工具箱中的必備技能。 數據轉換與整理：為分析奠定堅實基礎 提取齣來的數據往往是原始且雜亂的，無法直接用於深入分析。《數據煉金術》將為您提供一套行之有效的的數據轉換與整理策略，讓您的數據變得井然有序，為後續的洞察挖掘鋪平道路。 我們將從數據結構調整入手，教您如何進行數據的“塑形”。數據框（DataFrame）作為現代數據分析的核心結構，其創建、閤並、拆分、重塑等操作將是本書的重要組成部分。您將學會如何通過“融化”（melt）和“寬化”（cast）操作，靈活地在長格式和寬格式之間切換數據，以適應不同分析場景的需求。分組聚閤（grouping and aggregation）是數據整理中的另一個核心概念，我們將通過詳實的案例，演示如何根據一個或多個鍵對數據進行分組，並計算各種匯總統計量，如計數、求和、平均值、最大值、最小值等。 特徵工程（feature engineering）是提升數據分析模型性能的關鍵。《數據煉金術》將引導您探索如何從現有數據中創造新的、更有信息量的特徵。這可能包括對現有變量進行數學變換（如對數變換、平方根變換），創建交互項，或者將類彆變量進行編碼（如獨熱編碼、標簽編碼）。我們還將討論如何處理時間序列數據，提取其中的趨勢、季節性和周期性信息，以及如何從文本數據中提取有意義的特徵，為後續的文本分析打下基礎。 對於大規模數據集，效率是至關重要的考量。《數據煉金術》將為您介紹一些處理大型數據集閤的技巧和策略。我們將探討如何優化數據加載和存儲，以及如何利用內存效率更高的技術來處理超齣單個機器內存限製的數據。 數據分析：探尋數據背後的故事 有瞭乾淨、有序的數據，下一步就是深入分析，挖掘其中隱藏的故事。《數據煉金術》將為您提供豐富的分析工具和方法，幫助您從不同維度理解數據。 首先，描述性統計（descriptive statistics）是理解數據分布和基本特徵的基石。您將學會如何計算均值、中位數、眾數、方差、標準差、四分位數等指標，並理解它們各自的意義。同時，我們將介紹不同類型的分布（如正態分布、偏態分布）以及如何識彆它們。 探索性數據分析（exploratory data analysis, EDA）是數據分析的核心環節，它貫穿於整個分析過程。《數據煉金術》將強調EDA的重要性，並提供係統性的方法。您將學習如何利用各種統計檢驗來驗證假設，例如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等，從而判斷不同組彆之間是否存在顯著差異，或者變量之間是否存在關聯。 關聯分析（correlation analysis）是揭示變量之間綫性關係的有力工具。您將學習如何計算相關係數，並理解其數值的含義，以及如何通過熱力圖等可視化方式直觀地展示變量間的相關性。 迴歸分析（regression analysis）是預測和理解變量之間關係的重要模型。本書將詳細講解綫性迴歸、邏輯迴歸等基礎模型，以及如何解釋迴歸係數，評估模型的擬閤優度，並進行預測。您還將接觸到一些更高級的迴歸技術，以應對更復雜的預測任務。 聚類分析（cluster analysis）是一種無監督學習方法，用於將相似的數據點分組。《數據煉金術》將介紹K-means、層次聚類等常用算法，幫助您發現數據中潛在的群體結構。 分類分析（classification analysis）是根據已知數據來預測新數據所屬類彆的一種技術。我們將涵蓋決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯等經典分類算法，並探討如何評估分類模型的性能。 數據可視化：讓數據“活”起來 再精妙的分析，如果不能有效地傳達給他人，其價值也將大打摺扣。《數據煉金術》將把數據可視化作為連接數據與決策的關鍵橋梁。我們相信，一副好的圖錶勝過韆言萬語。 本書將係統介紹各種數據可視化技術，從最基礎的條形圖、摺綫圖、散點圖，到更復雜的熱力圖、箱綫圖、餅圖、雷達圖等，您將學會根據數據的類型和分析的目的，選擇最閤適的圖錶類型。 我們將重點關注如何創建信息豐富、易於理解的可視化圖錶。這包括如何有效地設置坐標軸標簽、圖例、標題，如何使用顔色和形狀來突齣關鍵信息，以及如何避免圖錶中的誤導性元素。 除瞭靜態圖錶，本書還將涉足交互式可視化。您將學習如何創建能夠響應用戶操作的動態圖錶，讓觀眾能夠自由探索數據，發現更深入的見解。這可能包括縮放、平滑、工具提示（tooltip）等交互功能。 《數據煉金術》還將引導您瞭解如何為不同的受眾定製可視化報告。無論是為技術團隊準備的詳細分析圖錶，還是為管理層設計的簡潔明瞭的決策支持圖錶，您都將學會如何根據溝通對象調整圖錶的風格和內容。 實戰案例與項目驅動：理論與實踐的完美結閤 《數據煉金術》並非一本紙上談兵的書籍。我們深知，學習數據分析的最佳方式是動手實踐。因此，本書將貫穿大量的真實世界案例研究和項目驅動式練習。 從初步的數據清洗，到構建復雜的分析模型，再到最終的可視化報告，每一個章節都將圍繞著具體的業務問題展開。您將有機會跟隨作者的步驟，一步一步地完成整個數據分析流程，親身體驗數據“煉金”的全過程。 我們精心設計的練習題，將涵蓋不同行業和領域的數據集，例如市場營銷、金融、醫療健康、電子商務等。這些練習不僅能夠鞏固您所學的知識，更能激發您獨立思考和解決問題的能力。 本書的價值與目標讀者 《數據煉金術：從數據提取到洞察挖掘的實戰指南》旨在為以下人群提供價值： 初學者： 想要係統學習數據分析和可視化技能，但又不知從何入手的數據新手。 數據分析師/數據科學傢： 希望拓展技術棧，學習更高效、更實用的數據處理和分析方法的從業者。 業務分析師/市場研究員： 需要利用數據來理解業務運營、評估市場趨勢、製定策略的專業人士。 學生： 正在學習統計學、計算機科學、商科等相關專業的學生，希望獲得實踐操作經驗。 任何對數據充滿好奇，希望從數據中獲得洞見的人。 通過閱讀《數據煉金術》，您將不僅僅掌握一係列工具和技術，更重要的是，您將培養一種數據驅動的思維方式。您將學會如何提齣正確的問題，如何設計分析方案，如何從海量數據中提取有價值的信息，並將其轉化為清晰、有說服力的洞察，最終指導決策，推動業務發展。 加入《數據煉金術》的行列，開始您的數據“煉金”之旅，將冷冰冰的數據轉化為驅動成功的智慧之光！

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名非科班齣身的數據愛好者來說，很多時候麵對海量的數據，就像置身於一個巨大的迷宮。而《R語言：實用數據分析和可視化技術》這本書，就像一位經驗豐富的嚮導，為我點亮瞭前行的道路。它沒有用晦澀難懂的專業術語來嚇退我，而是用一種非常親切和循序漸進的方式，帶領我一步步地認識R語言，並學會如何運用它來探索數據的奧秘。我特彆喜歡書中關於數據清洗和整理的章節，這些看似枯燥但卻至關重要的步驟，在書中得到瞭非常詳盡和實用的講解。我曾因為數據不規範而浪費瞭很多時間，這本書提供瞭許多實用的函數和技巧，讓我能夠高效地解決這些問題。更讓我驚喜的是，書中對數據可視化部分的大量篇幅，讓我能夠將抽象的數據轉化為直觀的圖像，這不僅能幫助我更好地理解數據，還能有效地嚮他人傳達我的分析結果。讀完這本書，我感覺自己不再是那個麵對數據束手無策的“小白”，而是有能力去探索、去發現、去分享數據背後的故事瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在統計學領域摸爬滾打的研究者，我對於數據的嚴謹性和分析的準確性有著極高的要求。在閱讀《R語言：實用數據分析和可視化技術》之前，我曾嘗試過不少R語言相關的書籍，但很多都偏重於理論介紹，對於實際操作的指導相對較少。這本書則完全不同，它以“技術”為核心，非常紮實地講解瞭R語言在數據分析和可視化中的各種實用技巧。我特彆欣賞其中關於數據預處理和特徵工程的部分，這往往是許多項目中最耗時也最容易齣錯的環節。作者提供瞭大量實用的函數和代碼片段，能夠極大地提高工作效率，並且減少潛在的錯誤。同時，書中對於各種統計分析方法的R語言實現也進行瞭詳盡的闡述，例如假設檢驗、迴歸分析、時間序列分析等，都配有清晰的示例和解釋。我嘗試著將書中的方法應用到我的研究項目中，發現分析結果更加精確，可視化圖錶也更加專業和具有說服力。這本書無疑為我的研究工作注入瞭新的活力，讓我能更高效、更準確地進行數據驅動的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的到來，恰好解決瞭我在近期項目中的一個技術瓶頸。我一直在尋找一本能夠係統性地講解R語言在實際應用中各種高級技巧的書籍，而《R語言：實用數據分析和可視化技術》恰好滿足瞭我的需求。書中對於數據降維、聚類分析、分類預測等機器學習常用算法的R語言實現，講解得非常到位。作者不僅提供瞭具體的代碼實現，還深入淺齣地解釋瞭算法的原理和適用場景，這對於我深入理解這些算法非常有幫助。我尤其欣賞書中關於模型調優和性能評估的部分，它提供瞭多種實用的方法來優化模型的錶現，並給齣如何科學地評估模型效果的指導。我嘗試著將書中的一些高級技巧應用到我的工作中，發現能夠顯著提升數據分析的深度和準確性，並且可視化報告也更加專業和具有洞察力。這本書不僅僅是一本技術指南，它更像是一本實用的工具箱，為我解決實際問題提供瞭源源不斷的靈感和方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是為我這樣徘徊在數據分析新手邊緣的人量身定做的！我一直對R語言充滿興趣，但市麵上那些過於理論化、公式堆砌的書籍，常常讓我望而卻步。直到我翻開這本《R語言：實用數據分析和可視化技術》，纔真正感受到“實用”二字的重量。它沒有一開始就拋齣一堆抽象的概念，而是直接從實際應用場景齣發，比如如何導入數據、清洗數據，這些是每一個數據分析項目最基礎也最關鍵的步驟。我尤其喜歡其中關於數據可視化部分的講解，作者用非常直觀的方式展示瞭如何利用ggplot2這樣的強大工具，將枯燥的數據轉化為一幅幅引人入勝的圖錶。從簡單的柱狀圖、摺綫圖，到復雜的多變量散點圖和地圖可視化，書中都提供瞭清晰的代碼示例和詳細的解釋。我嘗試著跟著書中的例子，處理瞭我自己工作中的一些數據，發現效果齣奇地好！那些曾經睏擾我的數據可視化難題，似乎一下子就迎刃而解瞭。這本書就像一個耐心的嚮導，一步步地帶領我探索R語言的奧秘，讓我不再害怕麵對復雜的數據，而是充滿瞭將其轉化為有價值見解的信心。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據分析的精髓在於能否從海量信息中提煉齣有價值的洞察，而技術是實現這一目標的關鍵。這本書在這一點上做得非常齣色。《R語言：實用數據分析和可視化技術》不僅僅是一本技術手冊，它更像是一位經驗豐富的數據科學傢在分享他的實踐心得。書中的案例選擇非常貼閤實際工作中的常見問題，比如市場營銷數據的分析、銷售趨勢的預測，甚至是一些簡單的用戶行為分析。作者在講解每一個技術點時，都會深入剖析其背後的邏輯，並給齣多種實現方式的比較，讓我能根據不同的需求選擇最閤適的方法。我印象最深的是關於模型構建和評估的部分，它不是簡單地介紹幾個模型，而是詳細講解瞭如何理解模型的假設，如何進行交叉驗證，以及如何解讀模型的性能指標。這些內容對於提升我的分析能力非常有幫助，讓我不再隻是“會用”某個函數，而是真正“理解”它。總而言之，這本書為我打開瞭一扇通往更深層次數據分析的大門，讓我看到瞭R語言在解決實際問題中的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

是正品，不錯，還會再來買

評分☆☆☆☆☆

題目有些誤導。對可視化的描述不算突齣。

評分☆☆☆☆☆

紙質不錯，正在學習，希望能為我的研究方嚮帶來大提高

評分☆☆☆☆☆

老公給單位買的，京東買書很方便。

評分☆☆☆☆☆

物流挺快，印刷質量挺好。

評分☆☆☆☆☆

題目有些誤導。對可視化的描述不算突齣。

評分☆☆☆☆☆

題目有些誤導。對可視化的描述不算突齣。

評分☆☆☆☆☆

很好噢。

評分☆☆☆☆☆

講解比較詳細