数据科学实战手册 R+Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] Tony Ojeda（托尼·奥杰德），Sean Patrick Murphy（肖恩·派特里克·墨菲），Benjamin Bengfort（本杰明·班福特），Abhijit Dasgupta（阿布吉特·达斯古普塔） 著，郝智恒，王佳玮，谢时光，刘梦馨 译

图书标签:

• 数据科学
• R语言
• Python
• 机器学习
• 数据分析
• 统计学习
• 数据挖掘
• 实战
• 案例
• 编程

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115426758

版次：1

商品编码：11948841

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：326

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

本书涵盖R和Python两种主流语言，其优点在于其结构，每一章的每一节内容都是按照“准备工作—处理流程—工作原理”的方式组织，这种组织形式非常适合一边实践一边学习（learn-by-doing）。

内容简介

这本书是基于R和Python的数据科学项目案例集锦，内容涵盖了基于数据科学的所有要素，包括数据采集、处理、清洗、分析、建模、可视化以及数据产品的搭建。案例包含了汽车数据分析、股票市场建模、社交网络分析、推荐系统、地理信息分析，以及Python代码的计算优化。通过手把手的案例解析，令读者知其然并知其所以然。业界的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家都可以读一读。想要了解实际工作中如何用数据产生价值的在校学生，或者对数据科学感兴趣的人也值得一读。

作者简介

作者简介
Tony Ojeda(托尼·奥杰德)，华盛顿DC数据社区的联合创始人，一位经验丰富的数据科学家和企业家，他在佛罗里达国际大学获得金融硕士学位，并且在德保罗大学获得了MBA学位。

Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非)，华盛顿DC数据社区的联合创始人，曾在约翰霍普金斯大学的应用物理实验室做了15年的高级科学家，他专注于机器学习、信号处理、高性能计算以及建模和模拟。现在他是旧金山、纽约和华盛顿DC多家公司的数据顾问。

Benjamin Bengfort(本杰明·班福特)，一位非常有经验的数据科学家和Python开发者。他曾在军方、业界和学术界工作过8年。他目前在马里兰大学派克学院攻读计算机博士学位，研究元识别和自然语言处理。他拥有北达科塔州立大学的计算机硕士学位，并是乔治城大学的客座教授。

Abhijit Dasgupta(阿布吉特·达斯古普塔)，华盛顿DC数据社区的成员，华盛顿DC统计编程社群的创始人和联合组织者，他拥有华盛顿大学生物统计的博士学位，在生物制药行业咨询、商业分析、生物信息以及生物工程咨询方面拥有多年的经验。

译者简介
郝智恒，甘肃兰州人，南开大学概率统计专业毕业，统计之都活跃会员。目前在阿里巴巴商业智能部任职，擅长数据分析和数据挖掘，喜欢用数据探索商业世界的边界。

王佳玮，黄山脚下长大，香港城大-中科大联合培养博士毕业，现于阿里云大数据孵化器团队搬砖，喜欢数据分析和挖掘在社会各领域的应用，目前正致力于用数据和算法解决交通拥堵问题。

谢时光，2011年博士毕业于美国弗吉尼亚理工大学工业工程系运筹学专业，毕业后从事数据分析、优化和决策支持相关工作至今。曾先后在安飞士（Avis）、费埃哲（FICO）等行业领先的公司从事从供应链到风险控制等多个应用领域的数据分析和优化决策研究工作。

刘梦馨，灵雀云高级软件工程师，专注于容器虚拟化领域，机器学习爱好者。

目录

第1章　准备你的数据科学环境　1
简介　1
理解数据科学管道　3
处理流程　3
工作原理　3
在Windows、Mac OS X、Linux上安装R　5
准备工作　5
处理流程　5
工作原理　7
参考资料　7
在R和RStudio中安装扩展包　7
准备工作　8
处理流程　8
工作原理　9
更多内容　10
参考资料　10
在Linux和Mac OS X上安装Python　10
准备工作　11
处理流程　11
工作原理　11
更多内容　11
参考资料　12
在Windows上安装Python　12
处理流程　13
工作原理　13
参考资料　14
在Mac OS X和Linux上安装Python数据分析库　14
准备工作　14
处理流程　14
工作原理　15
更多内容　16
参考资料　16
安装更多Python包　17
准备工作　17
处理流程　17
工作原理　18
更多内容　18
参考资料　18
安装和使用virtualenv　19
准备工作　19
处理流程　19
工作原理　21
更多内容　21
参考资料　22
第2章　汽车数据的可视化分析（R）　23
简介　23
获取汽车燃料效率数据　24
准备工作　24
处理流程　25
工作原理　25
为了你的第一个项目准备好R　26
准备工作　26
处理流程　26
工作原理　26
参考资料　26
将汽车燃料效率数据导入R　27
准备工作　27
处理流程　27
工作原理　28
更多内容　29
参考资料　30
探索和描述燃料效率数据　30
准备工作　30
处理流程　30
工作原理　32
更多内容　33
进一步分析汽车燃料效率数据　34
准备工作　34
处理流程　34
工作原理　43
参考资料　44
研究汽车的产量以及车型　44
准备工作　44
处理流程　44
工作原理　46
更多内容　47
参考资料　47
第3章　模拟美式橄榄球比赛数据（R）　48
简介　48
准备工作　49
获取和清洗美式橄榄球比赛数据　49
准备工作　50
处理流程　50
工作原理　53
参考资料　53
分析和理解美式橄榄球比赛数据　53
准备工作　53
处理流程　53
工作原理　61
更多内容　61
参考资料　62
构建度量攻防能力的指标　62
准备工作　62
处理流程　62
工作原理　64
参考资料　65
模拟单场由程序决定胜负的比赛　65
准备工作　65
处理流程　65
工作原理　68
模拟多场由计算决定胜负的比赛　68
准备工作　68
处理流程　69
工作原理　73
更多内容　74
第4章　建模分析股票市场数据（R）　75
简介　75
准备工作　76
获取股票市场数据　76
处理流程　77
描述数据　78
准备工作　79
工作原理　80
更多内容　81
清洗和研究数据　82
准备工作　82
处理流程　82
工作原理　87
参考资料　87
形成相对估值法　87
准备工作　87
处理流程　88
工作原理　91
分析历史价格筛选股票　92
准备工作　92
处理流程　92
工作原理　98
第5章　就业数据的可视化探索（R）　99
简介　99
分析前的准备　100
准备工作　101
处理流程　101
工作原理　102
参考资料　102
将就业数据导入R　103
准备工作　103
处理流程　103
工作原理　104
更多内容　104
参考资料　105
就业数据探究　105
准备条件　105
处理流程　105
工作原理　107
参考资料　107
获取和合并添加附加信息　107
准备工作　107
处理流程　108
工作原理　109
添加地理信息　110
准备工作　110
处理流程　110
工作原理　113
参考资料　114
获取州和县级水平的薪资和就业信息　114
准备工作　114
处理流程　114
工作原理　116
参考资料　117
可视化薪资的地理分布特性　117
准备工作　118
处理流程　118
工作原理　120
参考资料　121
探究各行业工作的地理分布情况　121
处理流程　122
工作原理　123
更多内容　124
参考资料　124
绘制地理空间的时间序列地图　124
准备工作　124
处理流程　125
工作原理　128
更多内容　128
函数性能测试和比较　128
准备工作　129
处理流程　129
工作原理　131
更多内容　132
参考资料　132
第6章　运用税务数据进行应用导向的数据分析（Python）　133
简介　133
应用导向方法简介　134
准备高收入数据集的分析　135
准备工作　135
处理流程　135
工作原理　136
导入并熟悉世界各国高收入数据集　136
准备工作　137
处理流程　137
工作原理　143
更多内容　144
参考资料　144
分析并可视化美国的高收入数据集　144
准备工作　144
处理流程　145
工作原理　151
进一步分析美国的高收入阶层　152
准备工作　152
处理流程　152
工作原理　156
用Jinja2汇报结果　157
准备工作　157
处理流程　157
工作原理　162
更多内容　162
参考资料　163
第7章　运用汽车数据进行可视化分析（Python）　164
简介　164
IPython入门　165
准备工作　165
处理流程　165
工作原理　167
参考资料　167
熟悉IPython Notebook　167
准备工作　168
处理流程　168
工作原理　170
更多内容　170
参考资料　171
准备分析汽车油耗　171
准备工作　171
处理流程　171
工作原理　173
更多内容　173
参考资料　174
用Python熟悉并描述汽车油耗数据　174
准备工作　174
处理流程　174
工作原理　177
更多内容　177
参考资料　177
用Python分析汽车油耗随时间变化趋势　177
准备工作　177
处理流程　178
工作原理　183
更多内容　184
参考资料　185
用Python调查汽车的制造商和型号　185
准备工作　185
处理流程　185
工作原理　189
参考资料　189
第8章　社交网络分析（Python）　190
简介　190
理解图和网络　191
准备用Python进行社交网络的分析工作　192
准备工作　192
处理流程　193
工作原理　193
更多内容　193
导入网络　194
准备工作　194
处理流程　194
工作原理　196
探索英雄网络的子图　196
准备工作　197
处理流程　197
工作原理　199
更多内容　199
找出强关联　200
准备工作　201
处理流程　201
工作原理　203
更多内容　204
找出关键人物　204
准备工作　205
处理流程　205
工作原理　208
更多内容　209
调查全网的特征　215
准备工作　216
处理流程　216
工作原理　217
社交网络中的聚类和发现社群　217
准备工作　217
处理流程　218
工作原理　221
更多内容　221
可视化图　222
准备工作　222
处理流程　222
工作原理　224
第9章　大规模电影推荐（Python）　225
简介　226
对偏好建模　227
处理流程　227
工作原理　228
理解数据　229
准备工作　229
处理流程　229
工作原理　231
更多内容　231
加载电影评分数据　231
准备工作　231
处理流程　232
工作原理　234
寻找高评分电影　235
准备工作　236
处理流程　236
工作原理　237
更多内容　238
参考资料　238
提升电影评分系统　238
准备工作　238
处理流程　238
工作原理　239
更多内容　240
参考资料　240
计算用户在偏好空间中的距离　240
准备工作　241
处理流程　241
工作原理　243
更多内容　243
参考资料　243
计算用户相关性　244
准备工作　244
处理流程　244
工作原理　245
更多内容　246
为特定用户寻找最好的影评人　246
准备工作　246
处理流程　246
工作原理　247
预测用户评分　249
准备工作　249
处理流程　249
工作原理　250
基于物品的协同过滤　251
准备工作　251
处理流程　252
工作原理　253
建立非负矩阵分解模型　254
处理流程　255
工作原理　255
参考资料　256
将数据集载入内存　256
准备工作　257
处理流程　257
工作原理　258
更多内容　258
导出SVD模型至硬盘　259
处理流程　259
工作原理　260
训练SVD模型　261
处理流程　261
工作原理　262
更多内容　263
测试SVD模型　264
处理流程　264
工作原理　264
更多内容　264
第10章　获取和定位Twitter数据（Python）　266
简介　266
创建Twitter应用　267
准备工作　268
处理流程　268
工作原理　271
参考资料　271
了解Twitter API v1．1　271
准备工作　272
处理流程　272
工作原理　273
更多内容　274
参考资料　275
获取粉丝和朋友信息　275
准备工作　275
处理流程　275
工作原理　277
更多内容　277
参考资料　278
提取Twitter用户档案　278
准备工作　278
处理流程　278
工作原理　279
更多内容　279
参考资料　280
避免Twitter速度限制　280
准备工作　280
处理流程　280
工作原理　281
存储JSON数据至硬盘　281
准备工作　282
处理流程　282
工作原理　282
安装MongoDB　283
准备工作　283
处理流程　283
工作原理　284
更多内容　284
参考资料　285
利用PyMongo将用户信息存入MongoDB　285
准备工作　285
处理流程　285
工作原理　286
探索用户地理信息　287
准备工作　287
处理流程　287
工作原理　289
更多内容　290
参考资料　290
利用Python绘制地理分布图　290
准备工作　290
处理流程　291
工作原理　292
更多内容　293
参考资料　294
第11章　利用NumPy和SciPy优化数值计算（Python）　295
简介　295
了解优化的步骤　297
处理流程　297
工作原理　297
更多内容　298
识别代码中常见性能瓶颈　298
处理流程　299
工作原理　299
通读代码　301
准备工作　302
处理流程　302
工作原理　302
参考资料　304
利用Unix time函数剖析Python代码　305
准备工作　305
处理流程　305
工作原理　306
参考资料　306
利用Python内建函数剖析Python代码　306
准备工作　306
处理流程　306
工作原理　307
参考资料　308
利用IPython %timeit函数剖析Python代码　308
处理流程　308
工作原理　309
利用line_profiler剖析Python代码　309
准备工作　310
处理流程　310
工作原理　311
更多内容　312
参考资料　312
摘取低处的（经过优化的）果实　312
准备工作　312
处理流程　312
工作原理　314
测试NumPy带来的性能提升　315
准备工作　315
处理流程　315
工作原理　316
更多内容　317
参考资料　317
用NumPy重写函数　317
准备工作　317
处理流程　318
工作原理　320
用NumPy优化最内层循环　322
准备工作　322
处理流程　322
工作原理　324
更多内容　325

前言/序言

《数据科学实战手册 R+Python》是一本旨在引领读者深入理解并掌握数据科学核心技术与实践应用的综合性指南。本书并非简单罗列技术细节，而是着力于构建一个完整的知识体系，从理论基础到实际操作，从数据获取到最终的模型部署，力求为读者提供一条清晰的学习路径。 一、 数据科学的宏观视野与核心理念 在深入具体技术之前，本书首先会为你描绘数据科学的宏大图景。我们将探讨数据科学的定义、发展历程、在不同行业中的应用前景，以及其与人工智能、机器学习、统计学等相关领域的联系与区别。理解数据科学的本质，即通过数据洞察来驱动决策和创造价值，是掌握后续技术的基础。我们将讨论数据科学家的角色与必备技能，强调批判性思维、业务理解能力以及跨学科知识的重要性。 二、 数据获取与预处理：数据的“前处理”艺术 任何数据科学项目都始于数据的获取。本书将详细介绍多种数据获取的途径和技术，包括但不限于： 数据库操作： 学习如何使用SQL进行关系型数据库的查询、连接与数据提取，掌握NoSQL数据库的基本概念及使用场景。 API交互： 讲解如何利用各种开放API（如社交媒体API、地理信息API、金融数据API等）获取实时或结构化的数据。 网络爬虫： 介绍使用Python库（如BeautifulSoup, Scrapy）进行网页数据抓取的原理与实践，包括遵守robots协议、处理动态加载内容等。 文件读取： 涵盖CSV、JSON、XML、Excel等常见数据文件格式的读取方法。 获取数据仅仅是第一步，数据的“脏乱差”是普遍存在的挑战。本书将投入大量篇幅讲解数据预处理的各个环节，这是确保模型质量和分析结果准确性的关键： 数据清洗： 识别并处理缺失值（填充、删除）、异常值（检测与修正）、重复值。 数据转换： 格式统一（日期、文本）、数据类型转换、编码（独热编码、标签编码）。 特征工程： 特征提取： 从原始数据中创造更有意义的特征，例如文本中的TF-IDF、词向量，图像中的SIFT、HOG特征。 特征选择： 识别对目标变量最重要的特征，去除冗余或不相关的特征，以提高模型效率和泛化能力，包括过滤法、包裹法、嵌入法等。 特征缩放： 理解标准化（Standardization）和归一化（Normalization）的原理与应用场景，以及它们对不同算法的影响。 处理非数值数据： 文本数据的清洗、分词、词干提取、词形还原；类别数据的编码。 三、 探索性数据分析（EDA）：在数据中发现故事 探索性数据分析（EDA）是理解数据、形成假设、发现模式和异常的关键环节。本书将引导读者掌握一系列EDA的常用技术和可视化方法： 描述性统计： 计算均值、中位数、标准差、方差、分位数等，全面理解数据的分布和集中趋势。 数据可视化： 单变量分析： 柱状图、直方图、箱线图、密度图，用于展示单个变量的分布特征。 双变量分析： 散点图、折线图、条形图，用于探索两个变量之间的关系。 多变量分析： 热力图、平行坐标图、子图组合，用于理解多个变量之间的交互作用。 高级可视化： 地理空间可视化、网络图可视化等。 工具介绍： 深入讲解R语言的`ggplot2`和Python的`Matplotlib`、`Seaborn`、`Plotly`等强大可视化库的使用技巧。 相关性分析： 计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数，识别变量间的线性或单调关系。 模式识别与异常检测： 通过可视化和统计方法，主动寻找数据中的隐藏模式和潜在异常。 四、 统计建模与推断：理解数据的背后逻辑 统计学是数据科学的基石，本书将涵盖必要的统计学知识，并结合R和Python进行实践： 概率论基础： 随机变量、概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等）、期望与方差。 假设检验： 理解零假设和备择假设，掌握t检验、卡方检验、F检验等常见统计检验方法，以及p值的意义。 置信区间： 构建和解释置信区间，量化估计的不确定性。 回归分析： 线性回归： 简单线性回归、多元线性回归，理解模型假设、系数解释、拟合优度（R-squared）、残差分析。 广义线性模型（GLM）： 逻辑回归（用于分类问题）、泊松回归（用于计数数据）等。 时间序列分析： ARMA、ARIMA模型，用于分析和预测具有时间依赖性的数据。 五、 机器学习算法：构建预测与分类模型 机器学习是数据科学的核心驱动力之一。本书将系统介绍各种主流的监督学习和无监督学习算法，并提供在R和Python中的实现示例： 监督学习： 回归模型： 线性回归的拓展： Lasso、Ridge回归，用于特征选择和避免过拟合。 决策树与集成方法： 随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Machines - GBM, XGBoost, LightGBM），这些模型在处理表格数据上表现卓越。 支持向量机（SVM）用于回归。 分类模型： 逻辑回归： 作为基础的二分类模型。 K近邻（KNN）算法。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。 决策树与集成方法： 同样适用于分类任务，效果显著。 支持向量机（SVM）用于分类。 神经网络与深度学习初步： 介绍多层感知机（MLP）的基本原理，以及在图像、文本领域的初步应用（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN的概念）。 无监督学习： 聚类算法： K-Means、DBSCAN、层次聚类，用于发现数据中的自然分组。 降维算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE，用于可视化高维数据或压缩特征。 关联规则挖掘： Apriori算法，用于发现数据项之间的关联性（如购物篮分析）。 模型评估与调优： 性能指标： 准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC值、MSE、RMSE等。 交叉验证： K折交叉验证、留一法交叉验证，用于更可靠地评估模型性能。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化，寻找最佳的模型配置。 防止过拟合与欠拟合： 正则化、早停法、数据增强等。 六、 R与Python的实战应用：工具的精髓 本书的核心优势在于将理论与实践紧密结合，通过R和Python这两种主流数据科学语言，展示各项技术的具体实现： R语言部分： 基础语法与数据结构： 向量、列表、数据框、矩阵等。 核心数据处理包： `dplyr`（数据筛选、排序、聚合）、`tidyr`（数据整理、转换）。 强大的可视化库： `ggplot2`（声明式绘图，创造美观图表）。 统计分析与建模： 内置函数，以及`caret`（统一模型接口）、`glmnet`（正则化回归）、`randomForest`、`xgboost`等专业包。 时间序列分析工具。 Python语言部分： 基础语法与数据结构。 核心数据处理库： `NumPy`（数值计算）、`Pandas`（数据分析与处理，DataFrame的强大功能）。 可视化库： `Matplotlib`（基础绘图）、`Seaborn`（统计数据可视化）、`Plotly`（交互式图表）。 机器学习生态系统： `Scikit-learn`：提供丰富的机器学习算法、预处理工具和模型评估方法。 `XGBoost`, `LightGBM`：高性能梯度提升库。 `TensorFlow`, `PyTorch`：深度学习框架的入门介绍与基本使用。 网络爬虫库： `requests`, `BeautifulSoup`, `Scrapy`。 本书的语言部分并非孤立存在，而是贯穿于各个章节的实战案例中，读者将学习如何选择合适的工具来解决具体的数据科学问题。 七、 数据科学项目流程与最佳实践 一个完整的数据科学项目，不仅仅是代码的堆砌。本书将带你走过一个典型的项目生命周期： 问题定义与业务理解： 如何将业务问题转化为可量化的数据科学问题。 数据收集与存储。 数据探索与预处理。 模型选择与训练。 模型评估与验证。 模型部署与监控： 简单的部署思路，以及模型上线后的持续监控。 结果解释与沟通： 如何将技术性的分析结果转化为业务可理解的洞察，并进行有效沟通。 本书还将强调数据科学中的最佳实践，例如代码的可读性、可复用性、版本控制（Git）、单元测试、以及伦理考量（数据隐私、算法偏见）。 八、 进阶主题与未来展望 在掌握了基础知识和实战技能后，本书还会引导读者触及一些进阶主题，为进一步深入学习打下基础： 大数据处理基础： 介绍Hadoop、Spark等大数据处理框架的概念，以及它们在处理大规模数据集中的作用。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）初步。 时间序列预测进阶。 A/B测试的设计与分析。 数据科学领域的职业发展路径。 《数据科学实战手册 R+Python》旨在成为您数据科学之旅中最坚实的伙伴。无论您是希望系统学习数据科学的学生，还是希望提升技能的从业者，本书都将为您提供一套全面、实用且深入的知识体系，让您能够自信地运用数据解决实际问题，驱动业务增长，并在这个充满活力的领域中不断前行。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《数据科学实战手册 R+Python》并非仅仅是一本技术书籍，它更像是一位经验丰富的数据科学家在分享他的“武功秘籍”。我一直对数据科学充满兴趣，但常常在理论和实践之间找不到一个有效的连接点。这本书的出现，恰好弥补了这一空白。它以一种非常务实的态度，将R和Python这两种广泛应用于数据科学领域的语言有机地结合起来，并提供了一系列极具挑战性和实用性的实战案例。我曾经在一个电商平台的销售数据分析项目中，遇到了如何进行用户画像构建的难题。这本书中的用户行为分析章节，给了我巨大的启发。它不仅介绍了如何利用聚类算法对用户进行分群，还深入讲解了如何结合用户的购买历史、浏览记录等多种数据维度，构建出多维度的用户画像。而且，书中提供了使用Python的Pandas和Scikit-learn库进行数据处理和建模的详细代码，让我可以轻松地将其应用到自己的项目中。更难能可贵的是，作者在讲解过程中，并没有忽略对算法原理的解释，而是将复杂的概念以一种易于理解的方式呈现出来。这本书让我看到了数据科学在实际业务中的巨大价值，也激发了我进一步探索和学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚踏入数据科学领域的研究生，面对海量的数据和层层叠叠的算法，常常感到力不从心。市面上充斥着各种入门书籍，要么过于浅显，要么过于晦涩，很难找到一本既能建立扎实基础，又能快速上手实操的教材。《数据科学实战手册 R+Python》的出现，简直是我的及时雨。它以一种循序渐进的方式，引导我一步步理解数据科学的核心流程。从最基础的数据处理，到高级的机器学习模型，书中都提供了清晰的步骤和易于理解的解释。我最喜欢的部分是它对R和Python的融合运用。我之前只熟悉其中一种语言，但这本书让我看到了两种语言在数据科学领域的协同优势，并且提供了两种语言的代码示例，让我可以根据不同的任务场景灵活选择。我记得在学习聚类分析的时候，书中不仅介绍了K-means等经典算法，还提供了使用Scikit-learn和R的`stats`包进行实现的具体代码。更重要的是，它还教会了我如何从不同的维度去评估聚类结果，比如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，这些都是我在课堂上没有接触过的实用技巧。这本书让我不再感到迷茫，而是充满了学习的动力和信心，感觉自己离成为一名优秀的数据科学家又近了一大步。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个已经接触数据科学一段时间，但总感觉在实战方面有所欠缺的人来说，《数据科学实战手册 R+Python》是一次非常宝贵的学习经历。我一直觉得，数据科学的精髓在于“实战”，而这本书恰恰满足了这一需求。它没有停留在泛泛而谈的理论层面，而是将R和Python这两个强大的工具紧密结合，提供了大量的实战案例和代码示例。我印象最深刻的是关于时间序列分析的部分。我曾经在处理股票价格预测时，遇到过模型精度不高的难题，花费了大量时间在尝试各种模型上，但效果总是不尽如人意。这本书中的时间序列分析章节，不仅详细介绍了ARIMA、Prophet等经典模型，还深入讲解了如何进行平稳性检验、差分、残差分析等关键步骤，并且提供了用R和Python实现的代码，让我能够清晰地理解每一步操作背后的逻辑。此外，书中还强调了模型评估的重要性，并介绍了多种评估指标，帮助我更科学地判断模型的优劣。这本书让我明白，实战并非简单的代码堆砌，而是需要扎实的理论基础和严谨的分析方法。它为我提供了一个系统化的框架，让我能够更有效地解决实际数据问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！作为一名长期在数据领域摸爬滚打的从业者，我见过太多理论讲得天花乱坠却缺乏实际操作指导的书籍，也刷过不少堆砌代码却解释不清原理的教程。但《数据科学实战手册 R+Python》给我的感觉完全不同。它就像一位经验丰富的老友，娓娓道来，用最接地气的方式，把复杂的概念掰开了揉碎了呈现在我面前。我尤其欣赏它在案例选择上的独到之处，那些案例不仅仅是孤立的练习，而是紧密联系着实际业务场景，从数据采集、清洗、探索性分析，到模型构建、评估和部署，每一步都清晰可见，并且无缝衔接。我曾经在处理一个客户流失预测项目时，卡在了特征工程的瓶颈上，尝试了多种方法都效果不佳。翻开这本书，恰好有一个类似的案例，让我豁然开朗，书中提供的特征工程技巧，比如基于时间序列的特征构建、文本特征的提取和编码等，都给了我全新的思路，并且在R和Python中都有详尽的代码实现，我可以直接借鉴修改，极大地缩短了我的开发周期。而且，作者并没有止步于模型的“黑箱”，而是深入浅出地解释了模型背后的逻辑，以及如何根据业务需求选择最合适的模型。这种理论与实践相结合的深度，是我以往阅读同类书籍中很难遇到的。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我刚拿到《数据科学实战手册 R+Python》这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为市面上关于数据科学的书籍实在太多了，而且许多都大同小异。然而，这本书的独特之处很快就吸引了我。它没有上来就抛出一堆复杂的数学公式和理论，而是从一个非常实际的痛点出发——如何真正地“玩转”数据。它就像一个经验丰富的工程师，不是在讲课，而是在分享自己的实战经验。书中的案例非常贴近实际工作，涵盖了商业分析、风险评估、推荐系统等多个领域，而且每个案例都提供了从数据获取到最终结果展示的全套解决方案。我特别喜欢它在数据可视化方面的讲解，不同于简单的图表堆砌，书中详细介绍了如何根据不同的分析目的选择最合适的图表类型，以及如何利用R和Python中的可视化库（如Matplotlib, Seaborn, ggplot2）制作出既美观又富有信息量的图表。我曾经在为一个营销活动的效果评估报告制作图表时，绞尽脑汁都无法清晰地呈现关键指标，翻看这本书的这一章节后，我立刻有了灵感，学会了如何用热力图、箱线图和分布图等组合来直观地展示数据，大大提升了报告的专业度和可读性。这本书让我意识到，数据科学不仅仅是算法和代码，更是一种解决问题的思维方式和艺术。

评分☆☆☆☆☆

非常不错的R语言学习指导用书!

评分☆☆☆☆☆

2. P65 最后的代码，plot() 及 boxplot() 里面的参数，mtcars$wt 与 mtcars$mpg, 需要互换。 X轴为mpg，Y轴为weight 才对。

评分☆☆☆☆☆

下午下单，晚上送到，速度肯定一流。书比想象中的薄，不过质量很好。下午下单，晚上送到，速度肯定一流。书比想象中的薄，不过质量很好。下午下单，晚上送到，速度肯定一流。书比想象中的薄，不过质量很好。

评分☆☆☆☆☆

不错，就是方便，不用出去买了

评分☆☆☆☆☆

速度很快，质量很好，都是正版，开票啥都不是事，很满意~~

评分☆☆☆☆☆

这本书全是例子，一共11个，6个R，5个Python，感觉不是太好。不是很值。买起来后悔。

评分☆☆☆☆☆

现在正在做大数据可视化研究，觉得这本书很不错，里面代码较多，讲的比较详细，有大量的实例讲解，很不错

评分☆☆☆☆☆

还行 实战类的专业书

评分☆☆☆☆☆

不错，优惠很多，能经常有这样的活动就好啦