R語言數據分析與挖掘實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張良均，雲偉標，王路，劉曉勇 著

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 數據挖掘
• 統計分析
• 機器學習
• 實戰
• 案例
• 商業分析
• 數據科學
• 可視化

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111516040

版次：1

商品編碼：11790199

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：325

編輯推薦

　　

10餘位數據挖掘領域資深專傢和科研人員，10餘年大數據挖掘谘詢與實施經驗結晶
　　從數據挖掘的應用齣發，以電力、航空、醫療等10個行業真實案例為主綫，詳細講解瞭R數據挖掘建模的過程和數據挖掘的二次開發
　　
　　數據分析與挖掘已經成為大數據時代重要的技能之一，社會對這方麵的人纔需求隨著數據的增長而不斷增長。目前，數據分析與挖掘方麵的技術和工具已經很多，而且在不斷成熟，其中R語言及其相關技術在這兩個方麵具有非常明顯的優勢，應用範圍也越來越廣，但是這方麵的係統性學習資料卻十分稀缺。
　　
　　

為瞭滿足目前的大數據分析人纔需求，本書以大傢熟知的數據挖掘建模工具R語言來展開，以解決某個應用的挖掘目標為前提，先介紹案例背景提齣挖掘目標，再闡述分析方法與過程，完成模型構建，在介紹建模過程中同時穿插操作訓練，把相關的知識點嵌入相應的操作過程中，使讀者輕鬆理解並掌握相關的理論和知識點。

內容簡介

　　

　　這是一本係統性的、以實踐為導嚮的R數據挖掘與分析實戰指南，多位技術專傢結閤自己10多年的經驗，以電力、航空、醫療、互聯網、製造業等10個行業的實戰案例為主綫，深入淺齣地講解瞭如何利用R語言及其相關技術進行數據挖掘建模、數據分析和二次開發，不僅為多個行業提供瞭成熟的解決方案，而且還提供瞭大量的技巧。

　　本書共16章，分三個部分：

　　基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具R語言進行瞭簡明扼要的說明；第3、4、5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用算法與原理進行瞭介紹。

　　實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生産製造以及公共服務等行業的應用進行瞭分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程等關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深數據挖掘技術在案例應用中的理解。

　　高級篇（第16章），介紹瞭基於R語言二次開發的數據挖掘應用軟件——TipDM數據挖掘建模工具，並以此工具為例詳細介紹瞭基於R語言完成數據挖掘二次開發的各個步驟，使讀者體驗到通過R語言實現數據挖掘二次開發的強大魅力。

　　提供原始樣本數據文件、建模源程序、數據挖掘模型及其源代碼、教學用PPT等。

作者簡介

　　張良均 ，資深大數據挖掘專傢和模式識彆專傢，高級信息項目管理師，有10多年的大數據挖掘應用、谘詢和培訓經驗。為電信、電力、政府、互聯網、生産製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百傢大型企業提供過數據挖掘應用與谘詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學、華南師範大學、華南農業大學、貴州師範學院、韓山師範學院、廣東技術師範學院兼職教授，著有《神經網絡實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》、《MATLAB數據分析與挖掘實戰》等暢銷書。

目錄

前　言
基　礎　篇
第1章　數據挖掘基礎2
1.1　某知名連鎖餐飲企業的睏惑2
1.2　從餐飲服務到數據挖掘3
1.3　數據挖掘的基本任務4
1.4　數據挖掘建模過程4
1.4.1　定義挖掘目標4
1.4.2　數據取樣5
1.4.3　數據探索6
1.4.4　數據預處理7
1.4.5　挖掘建模7
1.4.6　模型評價7
1.5　常用數據挖掘建模工具7
1.6　小結9
第2章　R語言簡介10
2.1　R安裝10
2.2　R使用入門11
2.2.1　R操作界麵11
2.2.2　RStudio窗口介紹12
2.2.3　R常用操作13
2.3　R數據分析包16
2.4　配套附件使用設置18
2.5　小結18
第3章　數據探索19
3.1　數據質量分析19
3.1.1　缺失值分析20
3.1.2　異常值分析20
3.1.3　一緻性分析22
3.2　數據特徵分析23
3.2.1　分布分析23
3.2.2　對比分析25
3.2.3　統計量分析27
3.2.4　周期性分析29
3.2.5　貢獻度分析30
3.2.6　相關性分析31
3.3　R語言主要數據探索函數35
3.3.1　統計特徵函數35
3.3.2　統計作圖函數37
3.4　小結40
第4章　數據預處理41
4.1　數據清洗42
4.1.1　缺失值處理42
4.1.2　異常值處理45
4.2　數據集成45
4.2.1　實體識彆46
4.2.2　冗餘屬性識彆46
4.3　數據變換46
4.3.1　簡單函數變換46
4.3.2　規範化47
4.3.3　連續屬性離散化48
4.3.4　屬性構造51
4.3.5　小波變換52
4.4　數據規約55
4.4.1　屬性規約55
4.4.2　數值規約58
4.5　R語言主要數據預處理函數61
4.6　小結65
第5章　挖掘建模66
5.1　分類與預測66
5.1.1　實現過程66
5.1.2　常用的分類與預測算法67
5.1.3　迴歸分析68
5.1.4　決策樹73
5.1.5　人工神經網絡79
5.1.6　分類與預測算法評價83
5.1.7　R語言主要分類與預測算法函數87
5.2　聚類分析89
5.2.1　常用聚類分析算法89
5.2.2　KMeans聚類算法90
5.2.3　聚類分析算法評價95
5.2.4　R語言主要聚類分析算法函數95
5.3　關聯規則97
5.3.1　常用關聯規則算法97
5.3.2　Apriori算法98
5.4　時序模式102
5.4.1　時間序列算法103
5.4.2　時間序列的預處理104
5.4.3　平穩時間序列分析105
5.4.4　非平穩時間序列分析107
5.4.5　R語言主要時序模式算法函數114
5.5　離群點檢測116
5.5.1　離群點檢測方法117
5.5.2　基於模型的離群點檢測方法118
5.5.3　基於聚類的離群點檢測方法120
5.6　小結122
實　戰　篇
第6章　電力竊漏電用戶自動識彆126
6.1　背景與挖掘目標126
6.2　分析方法與過程129
6.2.1　數據抽取130
6.2.2　數據探索分析130
6.2.3　數據預處理133
6.2.4　構建專傢樣本137
6.2.5　模型構建138
6.3　上機實驗143
6.4　拓展思考144
6.5　小結144
第7章　航空公司客戶價值分析145
7.1　背景與挖掘目標145
7.2　分析方法與過程146
7.2.1　數據抽取149
7.2.2　數據探索分析149
7.2.3　數據預處理150
7.2.4　模型構建153
7.3　上機實驗158
7.4　拓展思考159
7.5　小結159
第8章　中醫證型關聯規則挖掘160
8.1　背景與挖掘目標160
8.2　分析方法與過程162
8.2.1　數據獲取163
8.2.2　數據預處理165
8.2.3　模型構建169
8.3　上機實驗171
8.4　拓展思考172
8.5　小結172
第9章　基於水色圖像的水質評價173
9.1　背景與挖掘目標173
9.2　分析方法與過程174
9.2.1　數據預處理175
9.2.2　模型構建177
9.2.3　水質評價179
9.3　上機實驗180
9.4　拓展思考180
9.5　小結181
第10章　傢用電器用戶行為分析與事件識彆182
10.1　背景與挖掘目標182
10.2　分析方法與過程183
10.2.1　數據抽取184
10.2.2　數據探索分析185
10.2.3　數據預處理185
10.2.4　模型構建195
10.2.5　模型檢驗198
10.3　上機實驗200
10.4　拓展思考201
10.5　小結202
第11章　應用係統負載分析與磁盤容量預測203
11.1　背景與挖掘目標203
11.2　分析方法與過程205
11.2.1　數據抽取206
11.2.2　數據探索分析206
11.2.3　數據預處理207
11.2.4　模型構建208
11.3　上機實驗213
11.4　拓展思考214
11.5　小結215
第12章　電子商務智能推薦服務216
12.1　背景與挖掘目標216
12.2　分析方法與過程222
12.2.1　數據抽取224
12.2.2　數據探索分析225
12.2.3　數據預處理230
12.2.4　模型構建235
12.3　上機實驗245
12.4　拓展思考246
12.5　小結251
第13章　基於數據挖掘技術的市財政收入分析預測模型252
13.1　背景與挖掘目標252
13.2　分析方法與過程254
13.2.1　灰色預測與神經網絡的組閤模型255
13.2.2　數據探索分析256
13.2.3　模型構建259
13.3　上機實驗273
13.4　拓展思考273
13.5　小結274
第14章　基於基站定位數據的商圈分析275
14.1　背景與挖掘目標275
14.2　分析方法與過程277
14.2.1　數據抽取277
14.2.2　數據探索分析278
14.2.3　數據預處理279
14.2.4　模型構建282
14.3　上機實驗286
14.4　拓展思考286
14.5　小結287
第15章　電商産品評論數據情感分析288
15.1　背景與挖掘目標288
15.2　分析方法與過程288
15.2.1　評論數據采集289
15.2.2　評論預處理292
15.2.3　文本評論分詞297
15.2.4　模型構建298
15.3　上機實驗312
15.4　拓展思考313
15.5　小結314
提　高　篇
第16章　基於R語言的數據挖掘二次開發316
16.1　混閤編程應用體驗——TipDM數據挖掘平颱316
16.2　二次開發過程環境配置320
16.3　R語言數據挖掘二次開發實例322
16.4　小結325
參考資料326

前言/序言

　　為什麼要寫這本書LinkedIn對全球超過3.3億用戶的工作經曆和技能進行分析後得齣，目前最受關注的25項技能中，對數據挖掘人纔的需求排名第一。那麼數據挖掘是什麼？數據挖掘是從大量數據（包括文本）中挖掘齣隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。數據挖掘有助於企業發現業務的發展趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此“數據挖掘”已成為企業保持競爭力的必要方法。
　　但跟國外相比，我國由於信息化程度不太高，企業內部信息不完整，零售業、銀行、保險、證券等對數據挖掘的應用並不太理想。但隨著市場競爭的加劇，各行業對數據挖掘技術的意願越來越強烈，可以預計，未來幾年各行業的數據分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模數據挖掘應用。在大數據時代，數據過剩、人纔短缺，數據挖掘專業人纔的培養又需要專業知識和職業經驗積纍。所以，本書注重數據挖掘理論與項目案例實踐相結閤，可以讓讀者獲得真實的數據挖掘學習與實踐環境，更快、更好地學習數據挖掘知識與積纍職業經驗。
　　總體來說，隨著雲時代的來臨，大數據技術將具有越來越重要的戰略意義。大數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生産要素，人們對於海量數據的運用預示著新一輪生産率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據分析技術將幫助企業用戶在閤理的時間內攫取、管理、處理、整理海量數據，為企業經營決策提供積極的幫助。大數據分析作為數據存儲和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興産業。雖然大數據目前在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現齣來，特彆是有實踐經驗的大數據分析人纔更是各企業爭奪的熱門。為瞭滿足日益增長的對大數據分析人纔的需求，很多大學開始嘗試開設不同程度的大數據分析課程。“大數據分析”作為大數據時代的核心技術，必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。
　　本書特色筆者從實踐齣發，結閤大量數據挖掘工程案例與教學經驗，以真實案例為主綫，深入淺齣地介紹數據挖掘建模過程中的有關任務：數據探索、數據預處理、分類與預測、聚類分析、時序預測、關聯規則挖掘、智能推薦、偏差檢測等。因此，本書的編排以解決某個應用的挖掘目標為前提，先介紹案例背景，提齣挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建，在介紹建模過程中會穿插操作訓練，把相關的知識點嵌入相應的操作過程中。為方便讀者輕鬆地獲取一個真實的實驗環境，本書使用大傢熟知的R語言對樣本數據進行處理以進行挖掘建模。
　　根據讀者對案例的理解，本書配套提供瞭真實的原始樣本數據文件及數據探索、數據預處理、模型構建及評價等不同階段的R語言代碼程序，讀者可以從全國大學生數據挖掘競賽網站免費下載。另外，為方便教師授課需要，本書還特意提供瞭建模階段的過程數據文件、PPT課件，以及基於R、SAS EM、SPSS Modeler、MATLAB、TipDM等上機實驗環境下的數據挖掘各階段程序/模型及相關代碼，讀者可通過熱綫電話、企業QQ或以下微信公眾號谘詢獲取。讀者也可通過這些方式進行在綫谘詢。　本書適用對象開設有數據挖掘課程的高校教師和學生。
　　目前國內不少高校將數據挖掘引入本科教學中，在數學、計算機、自動化、電子信息、金融等專業開設瞭數據挖掘技術相關的課程，但目前這一課程的教學仍然主要限於理論介紹。因為單純的理論教學過於抽象，學生理解起來往往比較睏難，教學效果也不甚理想。本書提供的基於實戰案例和建模實踐的教學，能夠使師生充分發揮互動性和創造性，做到理論聯係實際，使師生獲得最佳的教學效果。
　　需求分析及係統設計人員。
　　這類人員可以在理解數據挖掘原理及建模過程的基礎上，結閤數據挖掘案例完成精確營銷、客戶分群、交叉銷售、流失分析、客戶信用記分、欺詐發現、智能推薦等數據挖掘應用的需求分析和設計。
　　數據挖掘開發人員。
　　這類人員可以在理解數據挖掘應用需求和設計方案的基礎上，結閤本書提供的基於第三方的接口快速完成數據挖掘應用的編程實現。
　　進行數據挖掘應用研究的科研人員。
　　許多科研院所為瞭更好地對科研工作進行管理，紛紛開發瞭適應自身特點的科研業務管理係統，並在使用過程中積纍瞭大量的科研信息數據。但是，這些科研業務管理係統一般沒有對這些數據進行深入分析，對數據所隱藏的價值並沒有充分挖掘利用。科研人員需要利用數據挖掘建模工具及有關方法論來深挖科研信息的價值，從而提高科研水平。
　　關注高級數據分析的人員。
　　業務報告和商業智能解決方案對於瞭解過去和現在的狀況可能是非常有用的。但是，數據挖掘的預測分析解決方案還能使這類人員預見未來的發展狀況，讓他們的機構能夠先發製人，而不是處於被動。因為數據挖掘的預測分析解決方案可將復雜的統計方法和機器學習技術應用到數據之中，通過使用預測分析技術來揭示隱藏在交易係統或企業資源計劃（ERP）、結構數據庫和普通文件中的模式與趨勢，從而為這類人員做決策提供科學依據。
　　如何閱讀本書本書共16章，分三個部分：基礎篇、實戰篇、提高篇。基礎篇介紹瞭數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹瞭多個真實案例，通過對案例深入淺齣的剖析，使讀者在不知不覺中獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗快速理解相關知識與理論。
　　第一部分是基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具——R語言進行瞭簡明扼要的說明；第3～5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用算法與原理進行瞭介紹。
　　第二部分是實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生産製造以及公共服務等行業的應用進行瞭分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的。在建模過程的關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深讀者數據挖掘技術在案例應用中的理解。
　　第三部分是提高篇（第16章），介紹瞭基於R語言二次開發的數據挖掘應用軟件——TipDM數據挖掘建模工具，並以此工具為例詳細介紹瞭基於R語言完成數據挖掘二次開發的各個步驟，使讀者體驗到通過R語言實現數據挖掘二次開發的強大魅力。
　　勘誤和支持除封麵署名外，參加本書編寫工作的還有樊哲、陳庚、盧丹丹、魏潤潤、範正豐、徐英剛、廖曉霞、劉名軍、李成華、劉麗君等。由於筆者的水平有限，編寫時間倉促，書中難免會齣現一些錯誤或者不準確的地方，懇請讀者批評指正。為此，讀者可通過作者微信公眾號TipDM、TipDM官網反饋有關問題。
　　讀者可以將書中的錯誤及遇到的任何問題反饋給我們，我們將盡量在綫上為讀者提供最滿意的解答。本書的全部建模數據文件及源程序，可以從全國大學生數據挖掘競賽網站下載，我們會將相應內容的更新及時發布齣來。如果您有更多的寶貴意見，歡迎發送郵件至郵箱，期待能夠得到您的真摯反饋。
　　緻謝本書編寫過程中，得到瞭廣大企事業單位科研人員的大力支持！在此謹嚮廣東電力科學研究院、廣西電力科學研究院、廣東電信規劃設計院、珠江/黃海水産研究所、輕工業環境保護研究所、華南師範大學、廣東工業大學、廣東技術師範學院、南京中醫藥大學、華南理工大學、湖南師範大學、韓山師範學院、廣東石油化工學院、中山大學、廣州泰迪智能科技有限公司、武漢泰迪智慧科技有限公司等單位給予支持的專傢及師生緻以深深的謝意。
　　在本書的編輯和齣版過程中還得到瞭參與全國大學生數據挖掘競賽的眾多師生，以及機械工業齣版社楊福川、薑影等編輯無私的幫助與支持，在此一並錶示感謝。
　　張良均

探索數據的奧秘：一本關於統計學、機器學習與人工智能的實用指南 在這信息爆炸的時代，數據已成為我們理解世界、驅動決策的關鍵。然而，數據的價值並非唾手可得，它隱藏在海量信息之中，等待著我們用智慧與工具去發掘。本書並非一本關於特定編程語言（如R語言）的實操手冊，而是聚焦於數據分析、統計學、機器學習以及人工智能領域的核心理論、方法論與應用實踐。我們將帶領讀者踏上一段深入理解數據本質、掌握分析工具、構建預測模型、並最終利用智能技術解決實際問題的旅程。 第一部分：數據分析的基石——統計學原理與方法 數據分析的起點是統計學。本部分將從基礎概念齣發，係統梳理描述性統計與推斷性統計的核心內容。 描述性統計： 我們將探討如何有效地概括和呈現數據集的特徵。這包括中心趨勢的度量（均值、中位數、眾數）、離散程度的度量（方差、標準差、四分位數）、以及數據分布的形態（偏度、峰度）。我們將學習如何利用圖錶，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，直觀地展示數據的分布和關係，從而快速洞察數據概貌。此外，還會介紹一些常用的統計指標，如相關係數，來量化變量之間的綫性關係強度。 概率論基礎： 理解不確定性是統計學分析的關鍵。我們將迴顧概率的基本概念，包括隨機事件、概率公理、條件概率、貝葉斯定理等。在此基礎上，深入介紹常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布等，以及它們在不同場景下的應用。掌握這些概率模型，有助於我們理解數據産生的隨機性，並為後續的推斷性統計打下堅實基礎。 推斷性統計： 從樣本推斷總體是統計學的核心任務。本部分將詳細介紹抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）及其原理。我們將學習點估計與區間估計的概念，理解置信區間的意義，並掌握如何根據樣本數據估計總體參數。此外，顯著性檢驗是推斷性統計的核心工具。我們將深入講解假設檢驗的邏輯，包括零假設、備擇假設、P值、顯著性水平等概念。讀者將學習如何進行各種參數檢驗（如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗）和非參數檢驗，從而對總體特徵做齣嚴謹的判斷。 方差分析 (ANOVA)： 當我們需要比較三個或更多組的均值時，方差分析是強大的統計工具。我們將詳細闡述單因素和多因素方差分析的原理、假設條件以及如何解釋其結果。通過ANOVA，我們可以有效地判斷不同因素對觀測變量的影響程度。 迴歸分析： 探索變量之間的數量關係是數據分析的重要環節。本部分將深入講解綫性迴歸模型，包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。我們將學習如何建立迴歸模型、解釋迴歸係數、評估模型擬閤優度（如R平方）以及進行模型診斷（如殘差分析）。此外，還會介紹一些非綫性迴歸模型以及如何處理分類變量在迴歸模型中的應用。 第二部分：走嚮智能——機器學習的核心算法與應用 機器學習是賦予機器從數據中學習能力的關鍵技術。本部分將聚焦於機器學習的經典算法，並探討其在實際問題中的應用。 監督學習： 分類算法： 我們將詳細講解幾種核心的分類算法。 邏輯迴歸： 作為一種經典的二分類算法，我們將深入理解其模型原理、損失函數以及如何進行概率預測。 支持嚮量機 (SVM)： 探討其核技巧、超平麵以及如何處理非綫性可分問題。 決策樹： 講解其生成原理，如ID3、C4.5、CART算法，以及如何進行剪枝以防止過擬閤。 集成學習（Bagging與Boosting）： 重點介紹隨機森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting），如XGBoost、LightGBM，理解它們如何通過組閤多個弱學習器來提升整體性能。 迴歸算法： 除瞭綫性迴歸，我們還會探討其他迴歸算法。 嶺迴歸 (Ridge Regression) 和 Lasso 迴歸： 學習它們如何通過L1和L2正則化來處理多重共綫性，並進行特徵選擇。 其他迴歸模型： 簡單介紹多項式迴歸、樣條迴歸等。 無監督學習： 聚類算法： 探索如何發現數據中的隱藏結構。 K-Means： 講解其迭代優化過程，以及如何選擇閤適的K值。 層次聚類： 介紹其凝聚式和分裂式兩種方式，以及如何解讀樹狀圖。 DBSCAN： 學習其基於密度的聚類方法，能夠發現任意形狀的簇。 降維技術： 學習如何在高維數據中提取關鍵信息，減少維度。 主成分分析 (PCA)： 深入理解其數學原理，如何找到方差最大的方嚮。 t-SNE： 瞭解其在高維數據可視化方麵的優勢，如何保留局部結構。 模型評估與選擇： 機器學習模型的性能至關重要。本部分將講解各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等，並介紹交叉驗證、留齣法等模型選擇策略，確保模型的泛化能力。 特徵工程： “Garbage in, garbage out”——數據輸入的質量直接影響模型效果。我們將探討如何從原始數據中提取、轉換和構造更具信息量的特徵，包括缺失值處理、異常值檢測、特徵縮放、類彆特徵編碼（獨熱編碼、標簽編碼）、特徵組閤等。 第三部分：智能時代的進階——人工智能與深度學習概覽 本部分將為讀者揭開人工智能的神秘麵紗，並深入淺齣地介紹深度學習這一強大的驅動技術。 人工智能概述： 探討人工智能的定義、發展曆程、主要分支（如機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學等）以及其在現實世界中的廣泛應用，如智能助手、自動駕駛、醫療診斷等。 神經網絡基礎： 感知機： 作為最基本的神經網絡單元，理解其工作原理。 多層感知機 (MLP)： 講解神經元、層、激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）以及前嚮傳播和反嚮傳播算法。 反嚮傳播算法： 詳細闡述梯度下降及其變種（如SGD, Adam, RMSprop）在模型訓練中的作用。 深度學習的典型模型： 捲積神經網絡 (CNN)： 重點介紹其在圖像識彆領域的強大能力，講解捲積層、池化層、全連接層等核心組成部分，並介紹一些經典CNN架構（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）。 循環神經網絡 (RNN)： 探討其在處理序列數據（如文本、時間序列）方麵的優勢，講解其門控單元（如LSTM, GRU）如何解決梯度消失/爆炸問題。 Transformer 模型： 介紹其基於自注意力機製的革命性架構，及其在自然語言處理領域取得的巨大成功，如BERT, GPT係列。 深度學習的應用： 探討深度學習在計算機視覺（圖像分類、目標檢測、圖像分割）、自然語言處理（文本分類、機器翻譯、情感分析）、語音識彆等領域的具體應用案例，以及相關的模型訓練與優化技巧。 人工智能倫理與未來展望： 討論人工智能發展帶來的社會影響、倫理挑戰（如偏見、隱私、失業風險）以及對未來技術發展的展望，鼓勵讀者理性思考並負責任地應用AI技術。 本書特點： 理論與實踐並重： 在深入講解核心理論的同時，也會穿插大量的概念性應用場景描述，幫助讀者理解技術如何解決實際問題。 係統性與前沿性結閤： 覆蓋瞭從基礎統計學到前沿深度學習模型，為讀者構建一個全麵而深入的知識體係。 麵嚮廣泛的讀者群體： 無論您是希望係統學習數據科學的初學者，還是有一定基礎想要拓展知識麵的從業者，亦或是對人工智能感興趣的探索者，都能從本書中獲益。 掌握本書所涵蓋的知識，您將不再是被動接受數據的個體，而是能夠主動駕馭數據、洞察趨勢、並利用智能技術創造價值的驅動者。這是一段充滿發現與創造的旅程，我們誠摯地邀請您一同啓程，解鎖數據的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這本書之前，我對R語言在數據分析領域的應用並沒有一個特彆清晰的認識，總覺得它隻是一個寫寫代碼的工具。但這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是講解R語言的語法，而是將R語言作為一種強大的數據分析和挖掘的“語言”，教會我們如何用它來解決實際問題。我尤其喜歡書中關於數據清洗和轉換的章節，作者非常細緻地講解瞭如何處理各種各樣的數據問題，比如格式不統一、重復值、缺失值等等，而且提供瞭大量的R語言函數和技巧，讓我能夠更高效地進行數據準備。這對於我來說，省去瞭很多自己摸索的時間。此外，書中關於數據探索性分析（EDA）的部分也寫得非常棒，作者通過各種圖錶和統計方法，教會我們如何從數據中發現模式、趨勢和異常，理解數據的內在規律。這對我幫助很大，因為我以前總是急於建模，忽略瞭EDA的重要性。通過這本書的學習，我學會瞭如何更有條理地去分析數據，如何提齣更有價值的洞察。書中還包含瞭許多關於機器學習和統計建模的章節，講解得非常通俗易懂，即使是對算法不太熟悉的人也能很快理解。這本書的價值在於它將理論知識和實踐操作完美地結閤起來，為我打開瞭一扇通往R語言數據分析新世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠真正“落地”的R語言數據分析書籍，能夠讓我學以緻用，而不是停留在理論層麵。這本書完全滿足瞭我的需求。首先，它的內容結構設計得非常閤理，從數據的導入、清洗、預處理，到探索性分析、特徵工程，再到各種建模方法和模型評估，幾乎涵蓋瞭數據分析的整個生命周期。我特彆欣賞書中關於數據可視化部分的講解，作者不僅介紹瞭常用的R語言繪圖包，更重要的是他講解瞭如何通過可視化來揭示數據中的隱藏信息，如何選擇最適閤的圖錶來傳達分析結果，這對於我進行項目報告和數據解讀非常有幫助。其次，書中提供的案例都非常貼近實際工作場景，例如市場營銷分析、客戶流失預測等，這些案例不僅有詳細的代碼實現，還有深入的原理分析和結果解讀，讓我能夠更好地理解不同分析方法的應用邊界和優缺點。我尤其喜歡其中關於時間序列分析的部分，作者講解瞭多種模型，並提供瞭詳細的R語言實現，讓我能夠更好地理解和應用這些方法。此外，本書的語言風格也非常親切，沒有過多的理論術語堆砌，而是用一種更加易於理解的方式來講解復雜的概念，讓我能夠快速上手。這本書絕對是R語言數據分析愛好者的必備讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是“厚重”，拿到手裏沉甸甸的，裏麵內容一定很紮實。迫不及待地打開，發現裏麵的章節劃分得很細緻，幾乎涵蓋瞭R語言數據分析的方方麵麵。我個人比較關注的是數據可視化這塊，一直覺得能把復雜的數據用圖錶清晰地錶達齣來是一項很重要的技能。這本書在這一塊的內容非常詳盡，不僅僅是介紹瞭ggplot2的各種函數和用法，更重要的是它講解瞭如何根據不同的分析目的選擇閤適的可視化圖錶，以及如何通過調整圖錶的細節來增強錶達力。我特彆喜歡其中關於製作交互式圖錶的部分，這在實際項目匯報中非常實用，能夠讓聽眾更直觀地理解數據。除瞭可視化，書中的機器學習模型講解也讓我印象深刻，作者沒有簡單地羅列公式，而是側重於模型背後的原理以及在R語言中的具體實現，並且提供瞭很多經典的機器學習算法的應用案例，比如分類、迴歸、聚類等，每個案例都配有詳細的代碼和解釋。這對於我來說，就是一次次實操演練，能夠快速提升我的建模能力。書中的數據預處理部分也寫得非常到位，很多細節的處理方式是我之前沒注意到的，比如缺失值和異常值的各種 imputation 方法，以及如何進行特徵工程，這些都為後續的模型構建打下瞭堅實的基礎。我強烈推薦給那些希望係統提升R語言數據分析技能的學習者。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，簡直是及時雨！我之前接觸R語言，但總覺得自己在數據分析這一塊的實操能力還不夠強，尤其是在處理復雜數據和構建有效模型方麵。這本書的齣現，恰恰填補瞭我的這一塊短闆。首先，它從最基礎的數據導入和清洗開始，一點一點地教你如何處理各種棘手的數據問題，比如缺失值 imputation、異常值檢測、數據類型轉換等等，每一個步驟都有清晰的R語言代碼示例，讓我可以邊學邊練。我以前在數據預處理階段就經常遇到睏難，這本書給瞭我很多實用的技巧和方法，讓我能更高效地完成數據準備工作。然後，書中關於探索性數據分析（EDA）的部分也寫得非常到位。它不僅僅是教你用一些圖錶來“看看”數據，而是教你如何通過各種統計方法和可視化手段，去深入理解數據的分布、特徵和潛在關係，發現數據中的規律和洞察。這對我培養數據敏感度和分析思維非常有幫助。更讓我驚喜的是，書中還包含瞭很多關於機器學習和統計建模的章節，從常見的迴歸、分類模型，到一些更高級的算法，都有詳細的介紹和R語言實現。作者的講解非常清晰，不僅僅是給齣瞭代碼，更重要的是解釋瞭模型背後的原理，以及如何根據實際需求選擇和調優模型。這本書讓我感覺自己真的能夠“實戰”起來，不再是紙上談兵。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我本來是衝著“實戰”兩個字來的，想著能學到很多落地的技巧，畢竟理論學瞭不少，但總感覺動手能力還欠缺。拿到手翻瞭翻，內容確實挺豐富的，涵蓋瞭數據清洗、探索性分析、建模到可視化的整個流程。我最感興趣的是其中關於異常值處理的部分，作者用瞭好幾種不同的方法，還給齣瞭相應的R語言代碼，可以邊看邊跟著敲，感覺比看那些純理論的書籍要直觀多瞭。而且，書中給齣的案例數據感覺都比較貼近實際工作中的場景，不是那種脫離實際的“玩具數據”。我特彆喜歡其中一個關於用戶行為分析的章節，裏麵的數據挖掘模型講解得很細緻，從模型的選擇到參數的調優，都有詳細的步驟和解釋。我以前做類似分析的時候，總是在模型調優上卡殼，不知道該怎麼下手，這本書給齣瞭很多實用的建議，讓我受益匪淺。另外，本書的章節安排也比較閤理，從基礎概念到高級應用，循序漸進，對於我這種有一定R語言基礎但想深入學習數據分析的人來說，非常閤適。書的排版也很清晰，代碼塊和解釋都很明確，閱讀起來不會感到費力。總的來說，這本書確實是我在R語言數據分析領域找到的一本非常實用的工具書，可以作為我日常工作中的重要參考。

評分☆☆☆☆☆

超過十個字纔能拿京豆，所以你懂的

評分☆☆☆☆☆

matlab r2014a介紹，內容豐富，是一本很好的工具書

評分☆☆☆☆☆

幫助很大

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上，哦耶??

評分☆☆☆☆☆

書很新，送貨很快，非常棒

評分☆☆☆☆☆

正麵有汙跡，包裝非常撿漏，就一個袋子。

評分☆☆☆☆☆

概念較多，但原理講解闡述較少。作為工程參考較閤適。

評分☆☆☆☆☆

同事推薦的，沒事翻翻看，偶爾給自己充充電，真心不錯

評分☆☆☆☆☆

好好學習天天嚮上，買來看看