數據科學實戰手冊 R+Python pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Tony Ojeda（托尼·奧傑德），Sean Patrick Murphy（肖恩·派特裏剋·墨菲），Benjamin Bengfort（本傑明·班福特），Abhijit Dasgupta（阿布吉特·達斯古普塔） 著，郝智恒，王佳瑋，謝時光，劉夢馨 譯

圖書標籤:

• 數據科學
• R語言
• Python
• 機器學習
• 數據分析
• 統計學習
• 數據挖掘
• 實戰
• 案例
• 編程

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115426758

版次：1

商品編碼：11948841

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：326

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

本書涵蓋R和Python兩種主流語言，其優點在於其結構，每一章的每一節內容都是按照“準備工作—處理流程—工作原理”的方式組織，這種組織形式非常適閤一邊實踐一邊學習（learn-by-doing）。

內容簡介

這本書是基於R和Python的數據科學項目案例集錦，內容涵蓋瞭基於數據科學的所有要素，包括數據采集、處理、清洗、分析、建模、可視化以及數據産品的搭建。案例包含瞭汽車數據分析、股票市場建模、社交網絡分析、推薦係統、地理信息分析，以及Python代碼的計算優化。通過手把手的案例解析，令讀者知其然並知其所以然。業界的數據分析師、數據挖掘工程師、數據科學傢都可以讀一讀。想要瞭解實際工作中如何用數據産生價值的在校學生，或者對數據科學感興趣的人也值得一讀。

作者簡介

作者簡介
Tony Ojeda(托尼·奧傑德)，華盛頓DC數據社區的聯閤創始人，一位經驗豐富的數據科學傢和企業傢，他在佛羅裏達國際大學獲得金融碩士學位，並且在德保羅大學獲得瞭MBA學位。

Sean Patrick Murphy(肖恩·派特裏剋·莫非)，華盛頓DC數據社區的聯閤創始人，曾在約翰霍普金斯大學的應用物理實驗室做瞭15年的高級科學傢，他專注於機器學習、信號處理、高性能計算以及建模和模擬。現在他是舊金山、紐約和華盛頓DC多傢公司的數據顧問。

Benjamin Bengfort(本傑明·班福特)，一位非常有經驗的數據科學傢和Python開發者。他曾在軍方、業界和學術界工作過8年。他目前在馬裏蘭大學派剋學院攻讀計算機博士學位，研究元識彆和自然語言處理。他擁有北達科塔州立大學的計算機碩士學位，並是喬治城大學的客座教授。

Abhijit Dasgupta(阿布吉特·達斯古普塔)，華盛頓DC數據社區的成員，華盛頓DC統計編程社群的創始人和聯閤組織者，他擁有華盛頓大學生物統計的博士學位，在生物製藥行業谘詢、商業分析、生物信息以及生物工程谘詢方麵擁有多年的經驗。

譯者簡介
郝智恒，甘肅蘭州人，南開大學概率統計專業畢業，統計之都活躍會員。目前在阿裏巴巴商業智能部任職，擅長數據分析和數據挖掘，喜歡用數據探索商業世界的邊界。

王佳瑋，黃山腳下長大，香港城大-中科大聯閤培養博士畢業，現於阿裏雲大數據孵化器團隊搬磚，喜歡數據分析和挖掘在社會各領域的應用，目前正緻力於用數據和算法解決交通擁堵問題。

謝時光，2011年博士畢業於美國弗吉尼亞理工大學工業工程係運籌學專業，畢業後從事數據分析、優化和決策支持相關工作至今。曾先後在安飛士（Avis）、費埃哲（FICO）等行業領先的公司從事從供應鏈到風險控製等多個應用領域的數據分析和優化決策研究工作。

劉夢馨，靈雀雲高級軟件工程師，專注於容器虛擬化領域，機器學習愛好者。

目錄

第1章　準備你的數據科學環境　1
簡介　1
理解數據科學管道　3
處理流程　3
工作原理　3
在Windows、Mac OS X、Linux上安裝R　5
準備工作　5
處理流程　5
工作原理　7
參考資料　7
在R和RStudio中安裝擴展包　7
準備工作　8
處理流程　8
工作原理　9
更多內容　10
參考資料　10
在Linux和Mac OS X上安裝Python　10
準備工作　11
處理流程　11
工作原理　11
更多內容　11
參考資料　12
在Windows上安裝Python　12
處理流程　13
工作原理　13
參考資料　14
在Mac OS X和Linux上安裝Python數據分析庫　14
準備工作　14
處理流程　14
工作原理　15
更多內容　16
參考資料　16
安裝更多Python包　17
準備工作　17
處理流程　17
工作原理　18
更多內容　18
參考資料　18
安裝和使用virtualenv　19
準備工作　19
處理流程　19
工作原理　21
更多內容　21
參考資料　22
第2章　汽車數據的可視化分析（R）　23
簡介　23
獲取汽車燃料效率數據　24
準備工作　24
處理流程　25
工作原理　25
為瞭你的第一個項目準備好R　26
準備工作　26
處理流程　26
工作原理　26
參考資料　26
將汽車燃料效率數據導入R　27
準備工作　27
處理流程　27
工作原理　28
更多內容　29
參考資料　30
探索和描述燃料效率數據　30
準備工作　30
處理流程　30
工作原理　32
更多內容　33
進一步分析汽車燃料效率數據　34
準備工作　34
處理流程　34
工作原理　43
參考資料　44
研究汽車的産量以及車型　44
準備工作　44
處理流程　44
工作原理　46
更多內容　47
參考資料　47
第3章　模擬美式橄欖球比賽數據（R）　48
簡介　48
準備工作　49
獲取和清洗美式橄欖球比賽數據　49
準備工作　50
處理流程　50
工作原理　53
參考資料　53
分析和理解美式橄欖球比賽數據　53
準備工作　53
處理流程　53
工作原理　61
更多內容　61
參考資料　62
構建度量攻防能力的指標　62
準備工作　62
處理流程　62
工作原理　64
參考資料　65
模擬單場由程序決定勝負的比賽　65
準備工作　65
處理流程　65
工作原理　68
模擬多場由計算決定勝負的比賽　68
準備工作　68
處理流程　69
工作原理　73
更多內容　74
第4章　建模分析股票市場數據（R）　75
簡介　75
準備工作　76
獲取股票市場數據　76
處理流程　77
描述數據　78
準備工作　79
工作原理　80
更多內容　81
清洗和研究數據　82
準備工作　82
處理流程　82
工作原理　87
參考資料　87
形成相對估值法　87
準備工作　87
處理流程　88
工作原理　91
分析曆史價格篩選股票　92
準備工作　92
處理流程　92
工作原理　98
第5章　就業數據的可視化探索（R）　99
簡介　99
分析前的準備　100
準備工作　101
處理流程　101
工作原理　102
參考資料　102
將就業數據導入R　103
準備工作　103
處理流程　103
工作原理　104
更多內容　104
參考資料　105
就業數據探究　105
準備條件　105
處理流程　105
工作原理　107
參考資料　107
獲取和閤並添加附加信息　107
準備工作　107
處理流程　108
工作原理　109
添加地理信息　110
準備工作　110
處理流程　110
工作原理　113
參考資料　114
獲取州和縣級水平的薪資和就業信息　114
準備工作　114
處理流程　114
工作原理　116
參考資料　117
可視化薪資的地理分布特性　117
準備工作　118
處理流程　118
工作原理　120
參考資料　121
探究各行業工作的地理分布情況　121
處理流程　122
工作原理　123
更多內容　124
參考資料　124
繪製地理空間的時間序列地圖　124
準備工作　124
處理流程　125
工作原理　128
更多內容　128
函數性能測試和比較　128
準備工作　129
處理流程　129
工作原理　131
更多內容　132
參考資料　132
第6章　運用稅務數據進行應用導嚮的數據分析（Python）　133
簡介　133
應用導嚮方法簡介　134
準備高收入數據集的分析　135
準備工作　135
處理流程　135
工作原理　136
導入並熟悉世界各國高收入數據集　136
準備工作　137
處理流程　137
工作原理　143
更多內容　144
參考資料　144
分析並可視化美國的高收入數據集　144
準備工作　144
處理流程　145
工作原理　151
進一步分析美國的高收入階層　152
準備工作　152
處理流程　152
工作原理　156
用Jinja2匯報結果　157
準備工作　157
處理流程　157
工作原理　162
更多內容　162
參考資料　163
第7章　運用汽車數據進行可視化分析（Python）　164
簡介　164
IPython入門　165
準備工作　165
處理流程　165
工作原理　167
參考資料　167
熟悉IPython Notebook　167
準備工作　168
處理流程　168
工作原理　170
更多內容　170
參考資料　171
準備分析汽車油耗　171
準備工作　171
處理流程　171
工作原理　173
更多內容　173
參考資料　174
用Python熟悉並描述汽車油耗數據　174
準備工作　174
處理流程　174
工作原理　177
更多內容　177
參考資料　177
用Python分析汽車油耗隨時間變化趨勢　177
準備工作　177
處理流程　178
工作原理　183
更多內容　184
參考資料　185
用Python調查汽車的製造商和型號　185
準備工作　185
處理流程　185
工作原理　189
參考資料　189
第8章　社交網絡分析（Python）　190
簡介　190
理解圖和網絡　191
準備用Python進行社交網絡的分析工作　192
準備工作　192
處理流程　193
工作原理　193
更多內容　193
導入網絡　194
準備工作　194
處理流程　194
工作原理　196
探索英雄網絡的子圖　196
準備工作　197
處理流程　197
工作原理　199
更多內容　199
找齣強關聯　200
準備工作　201
處理流程　201
工作原理　203
更多內容　204
找齣關鍵人物　204
準備工作　205
處理流程　205
工作原理　208
更多內容　209
調查全網的特徵　215
準備工作　216
處理流程　216
工作原理　217
社交網絡中的聚類和發現社群　217
準備工作　217
處理流程　218
工作原理　221
更多內容　221
可視化圖　222
準備工作　222
處理流程　222
工作原理　224
第9章　大規模電影推薦（Python）　225
簡介　226
對偏好建模　227
處理流程　227
工作原理　228
理解數據　229
準備工作　229
處理流程　229
工作原理　231
更多內容　231
加載電影評分數據　231
準備工作　231
處理流程　232
工作原理　234
尋找高評分電影　235
準備工作　236
處理流程　236
工作原理　237
更多內容　238
參考資料　238
提升電影評分係統　238
準備工作　238
處理流程　238
工作原理　239
更多內容　240
參考資料　240
計算用戶在偏好空間中的距離　240
準備工作　241
處理流程　241
工作原理　243
更多內容　243
參考資料　243
計算用戶相關性　244
準備工作　244
處理流程　244
工作原理　245
更多內容　246
為特定用戶尋找最好的影評人　246
準備工作　246
處理流程　246
工作原理　247
預測用戶評分　249
準備工作　249
處理流程　249
工作原理　250
基於物品的協同過濾　251
準備工作　251
處理流程　252
工作原理　253
建立非負矩陣分解模型　254
處理流程　255
工作原理　255
參考資料　256
將數據集載入內存　256
準備工作　257
處理流程　257
工作原理　258
更多內容　258
導齣SVD模型至硬盤　259
處理流程　259
工作原理　260
訓練SVD模型　261
處理流程　261
工作原理　262
更多內容　263
測試SVD模型　264
處理流程　264
工作原理　264
更多內容　264
第10章　獲取和定位Twitter數據（Python）　266
簡介　266
創建Twitter應用　267
準備工作　268
處理流程　268
工作原理　271
參考資料　271
瞭解Twitter API v1．1　271
準備工作　272
處理流程　272
工作原理　273
更多內容　274
參考資料　275
獲取粉絲和朋友信息　275
準備工作　275
處理流程　275
工作原理　277
更多內容　277
參考資料　278
提取Twitter用戶檔案　278
準備工作　278
處理流程　278
工作原理　279
更多內容　279
參考資料　280
避免Twitter速度限製　280
準備工作　280
處理流程　280
工作原理　281
存儲JSON數據至硬盤　281
準備工作　282
處理流程　282
工作原理　282
安裝MongoDB　283
準備工作　283
處理流程　283
工作原理　284
更多內容　284
參考資料　285
利用PyMongo將用戶信息存入MongoDB　285
準備工作　285
處理流程　285
工作原理　286
探索用戶地理信息　287
準備工作　287
處理流程　287
工作原理　289
更多內容　290
參考資料　290
利用Python繪製地理分布圖　290
準備工作　290
處理流程　291
工作原理　292
更多內容　293
參考資料　294
第11章　利用NumPy和SciPy優化數值計算（Python）　295
簡介　295
瞭解優化的步驟　297
處理流程　297
工作原理　297
更多內容　298
識彆代碼中常見性能瓶頸　298
處理流程　299
工作原理　299
通讀代碼　301
準備工作　302
處理流程　302
工作原理　302
參考資料　304
利用Unix time函數剖析Python代碼　305
準備工作　305
處理流程　305
工作原理　306
參考資料　306
利用Python內建函數剖析Python代碼　306
準備工作　306
處理流程　306
工作原理　307
參考資料　308
利用IPython %timeit函數剖析Python代碼　308
處理流程　308
工作原理　309
利用line_profiler剖析Python代碼　309
準備工作　310
處理流程　310
工作原理　311
更多內容　312
參考資料　312
摘取低處的（經過優化的）果實　312
準備工作　312
處理流程　312
工作原理　314
測試NumPy帶來的性能提升　315
準備工作　315
處理流程　315
工作原理　316
更多內容　317
參考資料　317
用NumPy重寫函數　317
準備工作　317
處理流程　318
工作原理　320
用NumPy優化最內層循環　322
準備工作　322
處理流程　322
工作原理　324
更多內容　325

前言/序言

《數據科學實戰手冊 R+Python》是一本旨在引領讀者深入理解並掌握數據科學核心技術與實踐應用的綜閤性指南。本書並非簡單羅列技術細節，而是著力於構建一個完整的知識體係，從理論基礎到實際操作，從數據獲取到最終的模型部署，力求為讀者提供一條清晰的學習路徑。 一、 數據科學的宏觀視野與核心理念 在深入具體技術之前，本書首先會為你描繪數據科學的宏大圖景。我們將探討數據科學的定義、發展曆程、在不同行業中的應用前景，以及其與人工智能、機器學習、統計學等相關領域的聯係與區彆。理解數據科學的本質，即通過數據洞察來驅動決策和創造價值，是掌握後續技術的基礎。我們將討論數據科學傢的角色與必備技能，強調批判性思維、業務理解能力以及跨學科知識的重要性。 二、 數據獲取與預處理：數據的“前處理”藝術 任何數據科學項目都始於數據的獲取。本書將詳細介紹多種數據獲取的途徑和技術，包括但不限於： 數據庫操作： 學習如何使用SQL進行關係型數據庫的查詢、連接與數據提取，掌握NoSQL數據庫的基本概念及使用場景。 API交互： 講解如何利用各種開放API（如社交媒體API、地理信息API、金融數據API等）獲取實時或結構化的數據。 網絡爬蟲： 介紹使用Python庫（如BeautifulSoup, Scrapy）進行網頁數據抓取的原理與實踐，包括遵守robots協議、處理動態加載內容等。 文件讀取： 涵蓋CSV、JSON、XML、Excel等常見數據文件格式的讀取方法。 獲取數據僅僅是第一步，數據的“髒亂差”是普遍存在的挑戰。本書將投入大量篇幅講解數據預處理的各個環節，這是確保模型質量和分析結果準確性的關鍵： 數據清洗： 識彆並處理缺失值（填充、刪除）、異常值（檢測與修正）、重復值。 數據轉換： 格式統一（日期、文本）、數據類型轉換、編碼（獨熱編碼、標簽編碼）。 特徵工程： 特徵提取： 從原始數據中創造更有意義的特徵，例如文本中的TF-IDF、詞嚮量，圖像中的SIFT、HOG特徵。 特徵選擇： 識彆對目標變量最重要的特徵，去除冗餘或不相關的特徵，以提高模型效率和泛化能力，包括過濾法、包裹法、嵌入法等。 特徵縮放： 理解標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）的原理與應用場景，以及它們對不同算法的影響。 處理非數值數據： 文本數據的清洗、分詞、詞乾提取、詞形還原；類彆數據的編碼。 三、 探索性數據分析（EDA）：在數據中發現故事 探索性數據分析（EDA）是理解數據、形成假設、發現模式和異常的關鍵環節。本書將引導讀者掌握一係列EDA的常用技術和可視化方法： 描述性統計： 計算均值、中位數、標準差、方差、分位數等，全麵理解數據的分布和集中趨勢。 數據可視化： 單變量分析： 柱狀圖、直方圖、箱綫圖、密度圖，用於展示單個變量的分布特徵。 雙變量分析： 散點圖、摺綫圖、條形圖，用於探索兩個變量之間的關係。 多變量分析： 熱力圖、平行坐標圖、子圖組閤，用於理解多個變量之間的交互作用。 高級可視化： 地理空間可視化、網絡圖可視化等。 工具介紹： 深入講解R語言的`ggplot2`和Python的`Matplotlib`、`Seaborn`、`Plotly`等強大可視化庫的使用技巧。 相關性分析： 計算皮爾遜相關係數、斯皮爾曼秩相關係數，識彆變量間的綫性或單調關係。 模式識彆與異常檢測： 通過可視化和統計方法，主動尋找數據中的隱藏模式和潛在異常。 四、 統計建模與推斷：理解數據的背後邏輯 統計學是數據科學的基石，本書將涵蓋必要的統計學知識，並結閤R和Python進行實踐： 概率論基礎： 隨機變量、概率分布（二項分布、泊鬆分布、正態分布等）、期望與方差。 假設檢驗： 理解零假設和備擇假設，掌握t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等常見統計檢驗方法，以及p值的意義。 置信區間： 構建和解釋置信區間，量化估計的不確定性。 迴歸分析： 綫性迴歸： 簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，理解模型假設、係數解釋、擬閤優度（R-squared）、殘差分析。 廣義綫性模型（GLM）： 邏輯迴歸（用於分類問題）、泊鬆迴歸（用於計數數據）等。 時間序列分析： ARMA、ARIMA模型，用於分析和預測具有時間依賴性的數據。 五、 機器學習算法：構建預測與分類模型 機器學習是數據科學的核心驅動力之一。本書將係統介紹各種主流的監督學習和無監督學習算法，並提供在R和Python中的實現示例： 監督學習： 迴歸模型： 綫性迴歸的拓展： Lasso、Ridge迴歸，用於特徵選擇和避免過擬閤。 決策樹與集成方法： 隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Machines - GBM, XGBoost, LightGBM），這些模型在處理錶格數據上錶現卓越。 支持嚮量機（SVM）用於迴歸。 分類模型： 邏輯迴歸： 作為基礎的二分類模型。 K近鄰（KNN）算法。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）算法。 決策樹與集成方法： 同樣適用於分類任務，效果顯著。 支持嚮量機（SVM）用於分類。 神經網絡與深度學習初步： 介紹多層感知機（MLP）的基本原理，以及在圖像、文本領域的初步應用（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN的概念）。 無監督學習： 聚類算法： K-Means、DBSCAN、層次聚類，用於發現數據中的自然分組。 降維算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE，用於可視化高維數據或壓縮特徵。 關聯規則挖掘： Apriori算法，用於發現數據項之間的關聯性（如購物籃分析）。 模型評估與調優： 性能指標： 準確率、精確率、召迴率、F1-score、ROC麯綫、AUC值、MSE、RMSE等。 交叉驗證： K摺交叉驗證、留一法交叉驗證，用於更可靠地評估模型性能。 超參數調優： 網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）、貝葉斯優化，尋找最佳的模型配置。 防止過擬閤與欠擬閤： 正則化、早停法、數據增強等。 六、 R與Python的實戰應用：工具的精髓 本書的核心優勢在於將理論與實踐緊密結閤，通過R和Python這兩種主流數據科學語言，展示各項技術的具體實現： R語言部分： 基礎語法與數據結構： 嚮量、列錶、數據框、矩陣等。 核心數據處理包： `dplyr`（數據篩選、排序、聚閤）、`tidyr`（數據整理、轉換）。 強大的可視化庫： `ggplot2`（聲明式繪圖，創造美觀圖錶）。 統計分析與建模： 內置函數，以及`caret`（統一模型接口）、`glmnet`（正則化迴歸）、`randomForest`、`xgboost`等專業包。 時間序列分析工具。 Python語言部分： 基礎語法與數據結構。 核心數據處理庫： `NumPy`（數值計算）、`Pandas`（數據分析與處理，DataFrame的強大功能）。 可視化庫： `Matplotlib`（基礎繪圖）、`Seaborn`（統計數據可視化）、`Plotly`（交互式圖錶）。 機器學習生態係統： `Scikit-learn`：提供豐富的機器學習算法、預處理工具和模型評估方法。 `XGBoost`, `LightGBM`：高性能梯度提升庫。 `TensorFlow`, `PyTorch`：深度學習框架的入門介紹與基本使用。 網絡爬蟲庫： `requests`, `BeautifulSoup`, `Scrapy`。 本書的語言部分並非孤立存在，而是貫穿於各個章節的實戰案例中，讀者將學習如何選擇閤適的工具來解決具體的數據科學問題。 七、 數據科學項目流程與最佳實踐 一個完整的數據科學項目，不僅僅是代碼的堆砌。本書將帶你走過一個典型的項目生命周期： 問題定義與業務理解： 如何將業務問題轉化為可量化的數據科學問題。 數據收集與存儲。 數據探索與預處理。 模型選擇與訓練。 模型評估與驗證。 模型部署與監控： 簡單的部署思路，以及模型上綫後的持續監控。 結果解釋與溝通： 如何將技術性的分析結果轉化為業務可理解的洞察，並進行有效溝通。 本書還將強調數據科學中的最佳實踐，例如代碼的可讀性、可復用性、版本控製（Git）、單元測試、以及倫理考量（數據隱私、算法偏見）。 八、 進階主題與未來展望 在掌握瞭基礎知識和實戰技能後，本書還會引導讀者觸及一些進階主題，為進一步深入學習打下基礎： 大數據處理基礎： 介紹Hadoop、Spark等大數據處理框架的概念，以及它們在處理大規模數據集中的作用。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）初步。 時間序列預測進階。 A/B測試的設計與分析。 數據科學領域的職業發展路徑。 《數據科學實戰手冊 R+Python》旨在成為您數據科學之旅中最堅實的夥伴。無論您是希望係統學習數據科學的學生，還是希望提升技能的從業者，本書都將為您提供一套全麵、實用且深入的知識體係，讓您能夠自信地運用數據解決實際問題，驅動業務增長，並在這個充滿活力的領域中不斷前行。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛踏入數據科學領域的研究生，麵對海量的數據和層層疊疊的算法，常常感到力不從心。市麵上充斥著各種入門書籍，要麼過於淺顯，要麼過於晦澀，很難找到一本既能建立紮實基礎，又能快速上手實操的教材。《數據科學實戰手冊 R+Python》的齣現，簡直是我的及時雨。它以一種循序漸進的方式，引導我一步步理解數據科學的核心流程。從最基礎的數據處理，到高級的機器學習模型，書中都提供瞭清晰的步驟和易於理解的解釋。我最喜歡的部分是它對R和Python的融閤運用。我之前隻熟悉其中一種語言，但這本書讓我看到瞭兩種語言在數據科學領域的協同優勢，並且提供瞭兩種語言的代碼示例，讓我可以根據不同的任務場景靈活選擇。我記得在學習聚類分析的時候，書中不僅介紹瞭K-means等經典算法，還提供瞭使用Scikit-learn和R的`stats`包進行實現的具體代碼。更重要的是，它還教會瞭我如何從不同的維度去評估聚類結果，比如輪廓係數、Calinski-Harabasz指數等，這些都是我在課堂上沒有接觸過的實用技巧。這本書讓我不再感到迷茫，而是充滿瞭學習的動力和信心，感覺自己離成為一名優秀的數據科學傢又近瞭一大步。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我剛拿到《數據科學實戰手冊 R+Python》這本書的時候，並沒有抱太大的期望，因為市麵上關於數據科學的書籍實在太多瞭，而且許多都大同小異。然而，這本書的獨特之處很快就吸引瞭我。它沒有上來就拋齣一堆復雜的數學公式和理論，而是從一個非常實際的痛點齣發——如何真正地“玩轉”數據。它就像一個經驗豐富的工程師，不是在講課，而是在分享自己的實戰經驗。書中的案例非常貼近實際工作，涵蓋瞭商業分析、風險評估、推薦係統等多個領域，而且每個案例都提供瞭從數據獲取到最終結果展示的全套解決方案。我特彆喜歡它在數據可視化方麵的講解，不同於簡單的圖錶堆砌，書中詳細介紹瞭如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶類型，以及如何利用R和Python中的可視化庫（如Matplotlib, Seaborn, ggplot2）製作齣既美觀又富有信息量的圖錶。我曾經在為一個營銷活動的效果評估報告製作圖錶時，絞盡腦汁都無法清晰地呈現關鍵指標，翻看這本書的這一章節後，我立刻有瞭靈感，學會瞭如何用熱力圖、箱綫圖和分布圖等組閤來直觀地展示數據，大大提升瞭報告的專業度和可讀性。這本書讓我意識到，數據科學不僅僅是算法和代碼，更是一種解決問題的思維方式和藝術。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《數據科學實戰手冊 R+Python》並非僅僅是一本技術書籍，它更像是一位經驗豐富的數據科學傢在分享他的“武功秘籍”。我一直對數據科學充滿興趣，但常常在理論和實踐之間找不到一個有效的連接點。這本書的齣現，恰好彌補瞭這一空白。它以一種非常務實的態度，將R和Python這兩種廣泛應用於數據科學領域的語言有機地結閤起來，並提供瞭一係列極具挑戰性和實用性的實戰案例。我曾經在一個電商平颱的銷售數據分析項目中，遇到瞭如何進行用戶畫像構建的難題。這本書中的用戶行為分析章節，給瞭我巨大的啓發。它不僅介紹瞭如何利用聚類算法對用戶進行分群，還深入講解瞭如何結閤用戶的購買曆史、瀏覽記錄等多種數據維度，構建齣多維度的用戶畫像。而且，書中提供瞭使用Python的Pandas和Scikit-learn庫進行數據處理和建模的詳細代碼，讓我可以輕鬆地將其應用到自己的項目中。更難能可貴的是，作者在講解過程中，並沒有忽略對算法原理的解釋，而是將復雜的概念以一種易於理解的方式呈現齣來。這本書讓我看到瞭數據科學在實際業務中的巨大價值，也激發瞭我進一步探索和學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個已經接觸數據科學一段時間，但總感覺在實戰方麵有所欠缺的人來說，《數據科學實戰手冊 R+Python》是一次非常寶貴的學習經曆。我一直覺得，數據科學的精髓在於“實戰”，而這本書恰恰滿足瞭這一需求。它沒有停留在泛泛而談的理論層麵，而是將R和Python這兩個強大的工具緊密結閤，提供瞭大量的實戰案例和代碼示例。我印象最深刻的是關於時間序列分析的部分。我曾經在處理股票價格預測時，遇到過模型精度不高的難題，花費瞭大量時間在嘗試各種模型上，但效果總是不盡如人意。這本書中的時間序列分析章節，不僅詳細介紹瞭ARIMA、Prophet等經典模型，還深入講解瞭如何進行平穩性檢驗、差分、殘差分析等關鍵步驟，並且提供瞭用R和Python實現的代碼，讓我能夠清晰地理解每一步操作背後的邏輯。此外，書中還強調瞭模型評估的重要性，並介紹瞭多種評估指標，幫助我更科學地判斷模型的優劣。這本書讓我明白，實戰並非簡單的代碼堆砌，而是需要紮實的理論基礎和嚴謹的分析方法。它為我提供瞭一個係統化的框架，讓我能夠更有效地解決實際數據問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮！作為一名長期在數據領域摸爬滾打的從業者，我見過太多理論講得天花亂墜卻缺乏實際操作指導的書籍，也刷過不少堆砌代碼卻解釋不清原理的教程。但《數據科學實戰手冊 R+Python》給我的感覺完全不同。它就像一位經驗豐富的老友，娓娓道來，用最接地氣的方式，把復雜的概念掰開瞭揉碎瞭呈現在我麵前。我尤其欣賞它在案例選擇上的獨到之處，那些案例不僅僅是孤立的練習，而是緊密聯係著實際業務場景，從數據采集、清洗、探索性分析，到模型構建、評估和部署，每一步都清晰可見，並且無縫銜接。我曾經在處理一個客戶流失預測項目時，卡在瞭特徵工程的瓶頸上，嘗試瞭多種方法都效果不佳。翻開這本書，恰好有一個類似的案例，讓我豁然開朗，書中提供的特徵工程技巧，比如基於時間序列的特徵構建、文本特徵的提取和編碼等，都給瞭我全新的思路，並且在R和Python中都有詳盡的代碼實現，我可以直接藉鑒修改，極大地縮短瞭我的開發周期。而且，作者並沒有止步於模型的“黑箱”，而是深入淺齣地解釋瞭模型背後的邏輯，以及如何根據業務需求選擇最閤適的模型。這種理論與實踐相結閤的深度，是我以往閱讀同類書籍中很難遇到的。

評分☆☆☆☆☆

用起來挺不錯，下次還會光臨！

評分☆☆☆☆☆

相信京東圖書 物流快 質量好 關鍵還便宜 以後就在京東買書瞭

評分☆☆☆☆☆

還行，還沒開始看，等看瞭再上來追評，目測還是很不錯的。

評分☆☆☆☆☆

書真的很好，內容豐富，講解詳細，案例分析徹底，通俗易懂

評分☆☆☆☆☆

書籍很不錯，看起來是正版，還有封皮。

評分☆☆☆☆☆

內容豐富，馬上要靜心學習。

評分☆☆☆☆☆

書真的很好，內容豐富，講解詳細，案例分析徹底，通俗易懂

評分☆☆☆☆☆

感覺還可以，這書內容可讀性比較高。

評分☆☆☆☆☆

R語言實踐，通過這本書瞭解下R語言