R語言預測實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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遊皓麟 著

圖書標籤:

• R語言
• 預測
• 機器學習
• 數據挖掘
• 統計建模
• 時間序列
• 迴歸分析
• 分類
• 實戰
• 數據分析

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121298547

版次：1

商品編碼：11992639

品牌：Broadview

包裝：平裝

叢書名： CDA數據分析師係列叢書

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：480

字數：768000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：本書適用於從事機器學習、數學、管理、運籌、統計、計算機、互聯網、經濟金融等行業的人員閱讀。同時，適用於對預測分析感興趣的從業人員參考。

本書注重算法理論與實際案例相結閤，將枯燥無味的預測算法原理用R語言重現，並通過案例讓讀者掌握預測模型的應用。

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內容簡介

R語言具有上手快、效率高的特點，它橫跨金融、生物、醫學、互聯網等多個領域，主要用於統計、建模及可視化。預測是數據挖掘的主要作用之一，也是大數據時代的核心價值所在。基於R語言來做預測，兼具效率和價值的雙重屬性，這是本書的一大亮點。本書共分為三部分。第一部分講預測基礎，主要涵蓋預測概念理解、預測方法論、分析方法、特徵技術、模型優化及評價，讀者通過這部分內容的學習，可以掌握進行預測的基本步驟和方法思路；第二部分講預測算法，該部分包含瞭多元迴歸分析、復雜迴歸分析、時間序列及進階算法，內容比較有難度，需要細心體會；第三部分講預測案例，包括短期日負荷麯綫預測和股票價格預測兩個實例，讀者可以瞭解到實施預測時需要關注的技術細節。希望讀者在看完本書後，能夠將本書的精要融會貫通，進一步在工作和學習實踐中提煉價值。

作者簡介

遊皓麟，高級數據分析師，目前專注於NLP、知識圖譜以及深度學習的研究與實現。曾服務於華為技術軟件有限公司等企業，多次齣席R語言會議並發錶演講，在小象學院擔任過R語言數據挖掘和機器學習講師。

精彩書評

本書對基於R語言的預測進行瞭非常深入和全麵的講解，從理論到算法，從應用到案例。本書從入門級開始逐漸深入，適閤不同階段和層次的讀者，深入淺齣，通俗易懂，是一本難得的好書。

——李成華，颸拓科技董事長兼CTO，曾任京東DNN實驗室首席科學傢

R語言是一種功能強大且免費開源的語言，目前市場上以講解R語言工具、統計、數據挖掘、數據分析的居多，係統地講解預測專題的很少，本書涵蓋方法、理論、實戰，非常適閤從事預測、機器學習的朋友閱讀。

——張鏇，樂視體育CTO

一本數據實戰工作者真正需要的書，作者直指預測這一具挑戰性的主題，用豐富的經驗和優美的語言如抽絲剝繭般說清楚瞭很多問題，非常不錯。

——李艦 中科九峰智慧醫療 CTO

目錄

第一部分 預測入門篇
第1章 預測入門 2
1．1　什麼是預測 3
1．1．1 預測的定義 3
1．1．2 預測的特點 4
1．1．3 預測的分類 4
1．1．4 預測的基本原則 5
1．2　大數據與預測 7
1．2．1 什麼是大數據 7
1．2．2 大數據預測的優勢 9
1．2．3 大數據預測的特徵 9
1．2．4 大數據預測案例 12
1．3　預測利器之R語言 22
1．3．1 R語言簡介 22
1．3．2 R語言預測初步 33
1．3．3 R語言預測常用包 42
第2章 預測方法論 44
2．1　預測流程 45
2．1．1 確定主題 45
2．1．2 收集數據 47
2．1．3 選擇方法 49
2．1．4 分析規律 53
2．1．5 建立模型 57
2．1．6 評估效果 60
2．1．7 發布模型 60
2．2　指導原則 61
2．2．1 界定問題 61
2．2．2 判斷預測法 63
2．2．3 外推預測法 64
2．2．4 因果預測法 66
2．3　團隊構成 66
2．3．1 成員分類 67
2．3．2 數據氛圍 68
2．3．3 團隊閤作 70
第3章 分析方法 72
3．1　相關分析 73
3．1．1 自相關分析 73
3．1．2 偏相關分析 74
3．1．3 簡單相關分析 75
3．1．4 互相關分析 83
3．1．5 典型相關分析 84
3．2　對應分析 88
3．3　頻譜分析 92
3．4　趨勢分析 94
3．5　聚類分析 96
3．5．1 K-Means算法 96
3．5．2 係統聚類算法 99
3．6　關聯分析 105
3．6．1 關聯規則挖掘：Apriori與Eclat算法 105
3．6．2 序列模式挖掘：SPADE算法 119
第4章 特徵構建技術 132
4．1　特徵變換 133
4．1．1 概念分層 134
4．1．2 標準化 136
4．1．3 離散化 139
4．1．4 函數變換 142
4．1．5 深入錶達 143
4．2　特徵組閤 143
4．2．1 基於特定的領域知識 143
4．2．2 二元組閤 144
4．2．3 高階多項式 148
4．3　自動生成：基於遺傳編程的方法 152
4．3．1 基本思路 153
4．3．2 特徵錶達式 154
4．3．3 産生初始種群 162
4．3．4 計算適應度 163
4．3．5 選擇、交叉和變異 165
4．3．6 實例分析 171
第5章 特徵選擇方法 176
5．1　直接法 177
5．2　單元法 177
5．2．1 Pearson相關係數 177
5．2．2 距離相關係數 179
5．2．3 單因素方差分析 181
5．2．4 信息增益 184
5．2．5 卡方檢驗 191
5．2．6 Gini係數 194
5．3　多元法 198
5．3．1 逐步迴歸 198
5．3．2 隨機森林 203
5．3．3 遺傳算法 210
第6章 模型參數優化 213
6．1　交叉驗證 214
6．2　網格搜索 215
6．3　遺傳算法 217
6．3．1 基本概念 217
6．3．2 遺傳算法算例 218
6．3．3 遺傳算法實現步驟 223
6．3．4 遺傳算法R語言實現 223
6．3．5 R語言mcga和genalg包的應用 228
6．4　粒子群優化 233
6．4．1 基本概念及原理 233
6．4．2 粒子群算法R語言實現 235
6．4．3 粒子群算法實現步驟 238
6．4．4 R語言pso包的應用 239
6．5　模擬退火 241
6．5．1 基本概念及原理 241
6．5．2 模擬退火算法R語言實現 242
6．5．3 模擬退火算法實現步驟 244
6．5．4 R語言GenSA和stats包的應用 245
第7章 預測效果評估 250
7．1　概率預測評估方法 251
7．1．1 混淆矩陣 251
7．1．2 ROC麯綫 255
7．1．3 KS麯綫 261
7．1．4 纍計收益圖 263
7．1．5 纍計提升圖 264
7．1．6 纍計響應圖 266
7．2　數值預測評估方法 267
7．2．1 常見評估指標 267
7．2．2 ASD纍計收益圖 270
第二部分 預測算法篇
第8章 綫性迴歸及其優化 274
8．1　多元綫性迴歸 275
8．1．1 迴歸模型和基本假定 275
8．1．2 最小二乘估計 276
8．1．3 迴歸方程和迴歸係數的顯著性檢驗 276
8．1．4 多重共綫性 277
8．2　 Ridge迴歸 280
8．2．1 基本概念 281
8．2．2 嶺跡麯綫 281
8．2．3 基於GCV準則確定嶺參數 283
8．2．4 Ridge迴歸的R語言實現 284
8．3　 Lasso迴歸 285
8．3．1 基本概念 285
8．3．2 使用LAR求解Lasso 286
8．3．3 Lasso算法的R語言實現 288
8．3．4 R語言lars包的應用 290
8．4　分位數迴歸 292
8．4．1 基本概念 292
8．4．2 分位數迴歸的計算 294
8．4．3 用單純形法求解分位數迴歸及R語言實現 296
8．4．4 R語言quantreg包的應用 298
8．5　穩健迴歸 300
8．5．1 基本概念 301
8．5．2 M-估計法及其R語言實現 301
8．5．3 應用R語言MASS包實現穩健迴歸 304
第9章 復雜迴歸分析 307
9．1　梯度提升迴歸樹（GBRT） 308
9．1．1 Boosting方法簡介 308
9．1．2 AdaBoost算法 308
9．1．3 提升迴歸樹算法 311
9．1．4 梯度提升 312
9．1．5 GBRT的R語言實現 314
9．1．6 R語言gbm包的應用 316
9．2　神經網絡 320
9．2．1 基本概念 320
9．2．2 單層感知器學習算法 322
9．2．3 SLP迴歸算法的R語言實現 323
9．2．4 BP神經網絡學習算法 325
9．2．5 BP迴歸算法的R語言實現 327
9．2．6 RBF神經網絡學習算法 330
9．2．7 RBF迴歸算法的R語言實現 332
9．2．8 Elman神經網絡學習算法 334
9．2．9 Elman迴歸算法的R語言實現 336
9．2．10 使用R語言包構建神經網絡 338
9．3　支持嚮量機迴歸 343
9．3．1 基本問題 344
9．3．2 LS-SVMR算法 347
9．3．3 LS-SVMR算法的R語言實現 348
9．4　高斯過程迴歸 349
9．4．1 GPR算法 350
9．4．2 GPR算法的R語言實現 352
9．4．3 R語言kernlab包的應用 355
第10章 時間序列分析 358
10．1　 Box-Jenkins方法 359
10．1．1 p階自迴歸模型 359
10．1．2 q階移動平均模型 361
10．1．3 自迴歸移動平均模型 363
10．1．4 ARIMA模型 365
10．1．5 ARIMA模型的R語言實現 367
10．1．6 R語言forecast包的應用 373
10．2　門限自迴歸模型 376
10．2．1 TAR模型的基本原理 376
10．2．2 TAR模型的R語言實現 377
10．2．3 R語言TSA包的應用 380
10．3　 GARCH模型族 382
10．3．1 綫性ARCH模型 382
10．3．2 GRACH模型 383
10．3．3 EGARCH模型 384
10．3．4 Power ARCH模型 384
10．3．5 PARCH模型的R語言實現 385
10．3．6 R語言fGarch包的應用 395
10．4　嚮量自迴歸模型 398
10．4．1 VAR模型基本原理 398
10．4．2 VAR模型的R語言實現 399
10．4．3 R語言vars包的應用 403
10．5　卡爾曼濾波器算法 405
10．5．1 Kalman濾波算法初步 406
10．5．2 Kalman濾波的R語言實現 407
10．5．3 R語言FKF包的應用 409
第三部分 預測應用篇
第11章 短期日負荷麯綫預測 414
11．1　電力行業負荷預測介紹 415
11．2　短期日負荷麯綫預測的基本要求 415
11．3　預測建模準備 416
11．3．1 基礎數據采集 416
11．3．2 缺失數據處理及平滑 418
11．3．3 潛在規律分析 421
11．4　基於RBF神經網絡的預測 426
11．4．1 RBF網絡結構設計 426
11．4．2 確定最優參數 427
11．4．3 建模並實現預測 431
11．4．4 效果評估 433
11．5　基於LS-SVMR算法的預測 435
11．5．1 確定最優參數 436
11．5．2 建模並實現預測 438
11．5．3 效果評估 439
第12章 股票價格預測 442
12．1　股票市場簡介 443
12．1．1 股票的基本概念 443
12．1．2 股票市場常用術語 443
12．1．3 股價波動的影響因素 447
12．2　獲取股票數據 452
12．3　基於VAR算法的預測 455
12．3．1 平穩性檢驗 455
12．3．2 VAR模型定階 456
12．3．3 預測及效果驗證 457
參考文獻 459

精彩書摘

預測入門

早在2012年，大數據就被炒得如火如荼。經過幾年的發展，很多企業逐步認識到大數據的價值，並著手建立大數據的價值鏈。2015年4月 14日，貴陽大數據交易所的成立，意味著大數據在中國已經跨齣重要一步。同時，作為大數據時代最核心的預測，也在近兩年被很多公司嘗試落地。大數據預測的 價值正逐步受到重視。

1.1　什麼是預測

預測，天然帶著一種神秘感，或是要預言某件事情將會發生，或是運用計算機推算齣下一次地震發生的準確時間和位置，諸如此類。本節從預測的定義、預測的特點、預測的分類，以及進行預測時需要注意的基本原則齣發，逐步揭開預測的神秘麵紗。

1.1.1 預測的定義

“預” 就是預先、事先，“測”就是度量、推測。預測通常被理解為對某些事物進行事先推測的過程。由於預測具有提前預知事物發展動嚮的能力，因此科學的預測是很多 決策、計劃的前提和保證。預測涉及很多行業和領域，並衍生齣很多預測專題，除瞭常見的經濟預測、股票市場預測、氣象預測，還有人口預測、上網流量預測、産 品銷量預測、市場需求預測、流行病預測、價格預測等。

預測的定義有很多種，一般認為，預測是從事物發展的曆史和現狀著手，使用事物的基礎信息和統計數據，在嚴格的理論基礎上，對事物曆史發展過程進行深刻的定性分析和嚴密的定量計算，以瞭解和認識事物的發展變化規律，進一步對事物未來的發展做齣科學推測的過程。

一萬個讀者就有一萬個哈姆雷特，同樣，對於預測的定義，不同的專傢學者也各持己見。概括來講，主要有六類。

綜閤上述觀點，本書給齣預測的定義為：所謂預測，是指基於對事物曆史發展規律的瞭解和當前狀態的把握，進一步使用科學的理論、方法和技術，對事物未來發展的走勢或狀態做齣估計、判斷的過程。

1.1.2 預測的特點

（1）短期可預測

預測是通過事物的過去及現在推測未來，未來的時間可長可短。如果太長，由於存在很多不確定因素的乾擾，預測結果可信度較低，短期預測的結果往往更加可信。

（2）預測隨機事物

隨機事物具有不確定性，這纔決定瞭預測的價值。實現預測，要從隨機的變化規律中，找齣相對固定的模式，或局部，或整體。

（3）預測需要數據

實現預測，要通過各種方法采取與預測對象相關的數據，包括曆史的、當前的及未來的信息（比如日期、季節、天氣預報、業務數據等）。將這些信息進行融閤、清洗和加工。

（4）結果僅供參考

由於預測的是隨機事物，其發展包含很多不確定性，因此預測結果本來就是不確定的，預測值與真實結果多少會存在誤差。

1.1.3 預測的分類

預測可以按不同的維度進行分類，下麵闡述常見的預測分類方法。

按範圍分類

分為宏觀預測和微觀預測兩類。宏觀預測是指為整體的未來發展進行的各種預測。主要考慮預測對象相關指標之間的關係及變化規律。如國民經濟預測、教育發展預 測、生態破壞預測等。微觀預測是指對具體單位或業務的發展前景進行的各種預測。也是研究預測對象相關指標之間的關係及變化規律，如對某産品的産量、銷量、 利潤、費用、價格等的預測。

按時間長短分類

預測按時間長短不同，可分為短期預測、中期預測和長期預測。

因預測對象性質的不同，對 短期、中期、長期的劃分也不同。對於國民經濟預測、技術預測，5年以下為短期預測，5~15年為中期預測，15年以上為長期預測。對於工業經營預測，3年 以下為短期預測，3~8年為中期預測，8年以上為長期預測。對於市場預測，半年以下為短期預測，0.5~1年為中期預測，1年以上為長期預測。總體來講， 對短期預測結果的精度要求比較高，而對長期預測結果的精度要求比較低。

按有無假設條件分類

按預測對象有無假設條件，預測可分為條件預測和無條件預測。條件預測一般以一定的決策方案或其他假設條件為前提。無條件預測則不附帶任何條件。

按預測結果的要求分類

預測按照其對結果的要求不同，可分為定性預測、定量預測和定時預測。

定性預測是指預測者根據一定的理論方法和經驗，在調查研究的基礎上，進一步對其發展趨勢做齣判斷，用於預測事物的發展趨勢或可能性，如通過研究最新政策和分 析某基金的曆史資料，判斷該基金未來半年將呈增長趨勢發展，即屬於定性預測的範圍。通常可使用的數據很少使用定性預測，一般應用於新産品、新科技的預測， 它涉及直覺和經驗層麵。定量預測是指在收集瞭預測對象的基礎資料和統計數據的基礎上，通過運用統計學方法或建立數學模型來求齣預測值的過程，如根據某款遊 戲兩年的統計數據，建立時間序列模型，對未來三個月的收入進行預測，即屬於定量預測的範圍。定時預測是預測對象未來到達的時間，比如預測地震的發生等。
按趨勢是否確定分類

如果事物的發展趨勢是確定的，那麼預測就是確定性預測，一般為短期預測；如果事物的發展趨勢是不確定的，那麼預測就是隨機性預測，一般為長期預測。
按預測依據分類

如果使用事物前後時期的資料進行預測，那麼這種預測叫作動態預測；如果使用相關關係進行間接預測，那麼這種預測叫作靜態預測。

1.1.4 預測的基本原則

科學的預測是在一定原則的指導下，按一定步驟有組織地進行的。預測一般應遵循以下原則。

（1）目的性原則

目 的性原則就是在進行預測時，要關注預測功能的受用者及其對預測結果的要求，隻有在充分瞭解受用者的需求及要求的情況下，正確地開展預測，纔能避免産生盲目 性。比如開展短期負荷預測，就要提前與用戶進行溝通，瞭解當前現狀及其要達到的目標（如每天上午8點鍾之前發布預測結果，要求精度不低於90%），保證預 測工作有明確的目的性。

（2）連貫性原則

連貫性錶示連續的情況或狀態，連貫性原則主要包括兩點：一是指時間上的連貫性，也就是說預測對象 較長一段時間內所錶現齣來的規律特徵相對穩定；二是指結構上的連貫性，即預測係統的結構在較長一段時間內相對穩定，預測模型涉及的對象及相互關係相對穩 定，模型中各變量的相互關係在曆史資料中錶現得相對穩定。連貫性原則在進行預測時非常重要，它保證瞭預測對象規律在預測時間內仍然適用，這很關鍵。如果在 樣本期內，預測對象的變化規律發生巨大變化，那麼必然會破壞這種連貫性，對有效預測造成睏難。

（3）關聯性原則

關聯性原則強調在預測的時 候從相關事物齣發去分析影響因素，主要包括中心化關聯和類比性關聯。以預測對象為中心，去尋找與預測對象相互影響的事物，可能涉及政治、社會、技術、經濟 等多個方麵，這就是中心化關聯。比如對旅遊景點的人流量進行預測，以景點的人流量為中心，從此齣發，可以找到很多影響景點人流量的事物，比如天氣情況、節 假日情況、交通情況等，基於此考慮，可從諸多的影響因素中找齣閤適的因素用於預測建模。如果考慮與預測對象相似的事物，從其發展規律中找齣有助於預測對象 進行預測的因素或信息，這就是類比性關聯。比如對某産品用戶流失情況進行預測，從用戶生命周期分析中可知，凡是使用該産品的用戶大緻都經過導入期、成長 期、成熟期、衰退期。這一過程對所有用戶而言都是相似的。分析以前成熟期的用戶流失的因素，有助於預測未來用戶流失情況。不管是中心化關聯還是類比性關 聯，都需要預測人員具有豐富的知識和經驗，進行多嚮性思考和分析。

（4）近大遠小原則

近大遠小指的是離預測時間越近信息就越重要，離預測 時間越遠信息就越不重要。這也很好理解，我們知道預測對象的規律越接近預測時間，可信度越高，以前的舊規律不見得閤適拿過來用於預測。所以在進行預測時， 不能太關注於模型的擬閤程度，模型的擬閤度越高，越不一定適閤用於做預測；反之，我們更應該關注，模型是否在近期的曆史數據上錶現良好，這種方法可以用來 選擇閤適的預測模型。同樣，在我們建模求解參數時，也應該加大近期樣本的權重，對離預測時間較遠的樣本，可以適當減少建模的權重，這樣得到的模型，更能體 現預測模型在近期數據變化規律上錶現的優勢。模型的評價亦是如此，預測模型在接近預測日的樣本錶現得好，預測模型纔算有效，如果有預測模型在曆史數據上錶 現良好，在近期的樣本上錶現不好，這樣的模型隻能說在曆史數據中擬閤得很好，不能說是用於預測的較好模型。總之，近大遠小的原則，有助於我們在預測時選擇 樣本、選取模型、求解參數和評價預測效果。

（5）概率性原則

概率是對隨機事件發生的可能性的度量。由於絕大多數預測是針對隨機事物，所以 預測得準與不準，也會以概率的形式體現齣來。需要注意的是，概率隻是一種可能性，一般用0~1之間的實數錶示。概率為0為不可能發生的事情，概率為1為確 定性事件，一定會發生。概率為0~1的，值越大可能性越大，值越小可能性越小。即便是概率為0.9，事件也可能不發生，因為隻是概率，不是確定性事件，所 以是正常的；但如果持續100次有50次都沒有發生，那就是概率計算有問題。如果概率為0.001的事件發生瞭，也叫作小概率事件，是很難遇見的，應該特 彆引起重視。所以，認清預測的結果帶有概率性是很關鍵的。若預測結果是類彆（結果隻有幾個選項，如是與否、命中與不命中等），那概率錶示預測到正確選項的 可能性程度；若預測結果是連續的實值，那概率可以錶示預測到實值所在區間的可能性程度。

（6）反饋性原則

反饋指返迴到起始位置並産生影 響。反饋的作用在於發現問題，對問題進行修正，對係統進行優化等。在預測的過程中，如果預測偏差很大，超齣瞭之前設定的範圍，那麼需要反饋迴來做一些調 整，簡單一點就是調整一些參數，復雜一點可能要更新整個模型。預測反饋的最大作用在於它實現瞭整個預測過程的不斷優化與動態化，保證瞭預測工作的可持續進 行。

（7）及時性原則

預測是與時間緊密關聯的一項工作。預測的結果應該快速地被用於決策，不然，時機一過，就失去瞭預測的價值。這點在地震預測中就能明顯地看齣來。所以能夠迅速、及時地提供預測結果是預測工作的基本要求。

（8）經濟性原則

開展預測工作，需要一定的硬件、人力、時間、財力等資源，所以預測本來是講求投資迴報率的。經濟性原則就是要在保證預測結果精度的前提下，閤理地安排、布 置，選擇閤適的建模方法和工具，以最低的費用和最短的時間，獲得預期的預測結果。一定不要過度追求精確性而無故地耗費成本。

以上八條基本原則，刻 畫瞭預測工作的全過程。首先要明確預測的目的，接著采用關聯性原則來建立好的分析方法和預測思路，在保持一定連貫性的前提下應用遠大近小的原則，建立起預 測模型。然後，對預測的結果做齣概率性預測，對預測偏差較大地，動態地反饋迴來，並結閤模型的實際情況做齣調整和修正，使模型更優。當然，提供預測結果必 須是及時的，預測工作的開展也必須控製在一定的成本之內。這樣，整個預測便建立在堅實的理論基礎之上瞭。

前言/序言

　　為什麼要寫這本書
　　2014年對我來說具有特彆的意義，這一年我含莘如苦地惡補瞭R語言、數據挖掘的進階算法及應用，同年還多次參加瞭大數據、R語言的會議，收獲良多，認識瞭不少誌同道閤的朋友。也是在這一年，我成為瞭小象學院的兼職講師，並錄製瞭《數據挖掘之R語言實踐》的課程，讓我對數據挖掘的理解又上瞭一個颱階。這年的10月，我迴四川老傢參加瞭小妹的婚禮，瞭卻瞭一樁心願，從此小妹不再一個人奮鬥瞭，衷心祝願他們能夠一生幸福。時值國慶，我帶著全傢去瞭趟九寨溝，雖然路途疲備，但是號稱童話世界的九寨溝給我留下瞭深刻的印象，水是從來沒有見過的聖潔，風景更是美不勝收。也就是在這一年，因為工作需要，我開始接觸實實在在的預測。起初我便覺得這事不好做，因為當時做的是短期日負荷麯綫預測，並不像收入預測、景區人流量預測等情況隻需要預測一個值，而是要預測一條麯綫。我當時基本把國內關於負荷預測的書籍、博士碩士論文、期刊看瞭個遍，每天下班迴去看，周末也看，該用的時間都用上瞭，這樣我對負荷預測業務及算法的理解很快地提升瞭一個檔次。但是這還不能讓我滿意，因為最終要拿數據來說話。我用業餘時間寫瞭一套R語言並行計算框架，可以同時支持成韆上萬颱變壓器數據的建模和預測。可是真正影響效果的不是平颱，而是預測背後的那一整套邏輯。當時我就想有沒有一套通用的預測方法論，可以直接拿過來使用。這個問題一直在我心底裝瞭很久，後來通過與團隊的溝通我們確立瞭自己的預測體係，雖然不能通用，但是可以解決目前的問題。接著我花瞭大量時間調測優化模型，期望以統一的框架搞定所有問題，那段時間我研究瞭很多的預測算法，這些算法包括高斯過程迴歸、神經網絡、卡爾曼濾波等，為瞭提高預測精度，我使用瞭很多模型，並使用組閤預測的方法來提升效果，甚至考慮通過預測誤差來學習優化參數。就是這樣的反復摺騰，使我在模型調優上的水平很快提升，並且效果也達到瞭預期的預測目標。這個經曆更讓我意識到，現在不隻是電力行業，其實在其他很多行業，包括電商、物流、金融等都對預測有著天生的依賴性。我們可以通過預測瞭解到各區域用戶的需求趨勢，為戰略布局提供決策依據；我們也可以通過預測提前預知，使其按正常方式進行下去，我們所關注的指標的變化，並通過有效的途徑，牽引嚮好的方嚮發展。預測的魅力在於控製、在於引導、在於把握未來。基於以上思考，我覺得很有必要做一個總結，將長期以來混亂的知識體係進行有條理的整理，以供大傢學習、交流、討論，一起成長。
　　閱讀對象
　　對數據挖掘、機器學習、預測算法及商業預測應用感興趣的大專院校師生
　　數據挖掘工程師或從事數據挖掘相關工作
　　各行各業的數據分析師
　　對數據挖掘、預測專題感興趣的讀

《數據科學實戰指南：從探索到洞察》 內容簡介 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、引領創新的核心力量。然而，海量數據的背後隱藏著巨大的價值，如何從中提取有意義的洞察，並將其轉化為切實可行的策略，是每一個數據從業者麵臨的挑戰。《數據科學實戰指南：從探索到洞察》是一本旨在幫助讀者係統掌握數據科學全流程的指南，它將帶領你從零開始，一步步深入理解數據的本質，掌握分析工具與方法，並最終將數據轉化為驅動業務增長的強大引擎。 本書並非專注於某個特定工具或語言的深度講解，而是緻力於構建一個完整的數據科學認知框架。我們將從數據的生命周期齣發，係統性地探討數據采集、清洗、探索、建模、評估到最終部署的每一個關鍵環節。無論你是初學者，還是希望係統梳理知識體係的數據愛好者，抑或是希望提升數據分析能力的業務人員，《數據科學實戰指南》都將為你提供寶貴的知識和實用的方法。 第一部分：數據之旅的起點——理解與準備 在踏上數據科學的徵程之前，清晰地理解問題的本質和數據的來源至關重要。本部分將為你揭示數據科學的“是什麼”和“為什麼”，並帶領你深入探索數據世界的入口。 第一章：數據科學的宏觀視角 數據在現代社會中的角色與價值：從商業智能到科學研究，數據如何重塑我們的世界。 數據科學的定義、核心要素與發展趨勢：理解數據科學與其他相關領域的區彆與聯係。 數據驅動決策的重要性：案例分析，展示數據洞察如何帶來競爭優勢。 成為一名優秀的數據科學傢的必備素質：技術技能、業務理解與溝通能力。 第二章：數據之源——采集與獲取 多樣化的數據來源：結構化數據（數據庫、CSV）、非結構化數據（文本、圖像、音頻）、半結構化數據（JSON、XML）等。 數據采集技術概覽：API接口、網絡爬蟲、數據庫查詢、日誌分析等。 數據質量的重要性：垃圾進，垃圾齣，理解髒數據對分析結果的負麵影響。 數據采集的倫理與法律考量：隱私保護、數據閤規性等。 實戰案例： 演示如何使用簡單工具獲取公開數據集（如政府開放數據平颱）。 第三章：數據之淨化——清洗與預處理 理解數據異常與噪聲：缺失值、異常值、重復值、不一緻格式等。 數據清洗的常用方法： 處理缺失值：刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法）、模型預測。 處理異常值：識彆（統計方法、可視化）、處理（刪除、截斷、替換）。 數據格式統一：日期、文本、數值等的標準化。 處理重復值：識彆與刪除。 數據轉換與編碼： 數值型數據轉換：標準化（Standardization）、歸一化（Normalization）。 類彆型數據編碼：獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）、序數編碼（Ordinal Encoding）。 實戰案例： 對一個包含典型髒數據的真實數據集進行全麵的清洗和預處理。 第四章：數據之貌——探索性數據分析（EDA） EDA的目標：理解數據分布、變量關係、發現模式和異常。 描述性統計：均值、中位數、方差、標準差、分位數等，理解數據的核心特徵。 數據可視化： 單變量分析：直方圖、箱綫圖、密度圖。 雙變量分析：散點圖、摺綫圖、條形圖、相關係數矩陣圖。 多變量分析：熱力圖、平行坐標圖、降維可視化（如PCA、t-SNE）。 相關性分析：理解變量之間的綫性關係強度與方嚮。 識彆潛在問題與啓發：EDA如何為後續建模提供方嚮。 實戰案例： 對清洗後的數據集進行深入的EDA，提煉齣初步的業務洞察。 第二部分：數據之脈搏——建模與洞察 在數據準備就緒後，我們將進入數據科學的核心環節——構建模型，從數據中提取有價值的洞察。本部分將涵蓋監督學習、無監督學習等關鍵建模技術。 第五章：模型構建的基礎——機器學習概覽 監督學習、無監督學習與強化學習：核心概念與應用場景。 模型評估的基本原則：訓練集、驗證集、測試集的劃分。 模型性能度量：準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC、MSE、RMSE等。 過擬閤與欠擬閤：理解模型的泛化能力。 模型選擇與調優：交叉驗證、網格搜索、隨機搜索。 第六章：預測的藝術——監督學習（迴歸） 迴歸問題定義：預測連續型數值。 綫性迴歸：模型原理、假設、參數估計、模型解釋。 多項式迴歸：處理非綫性關係。 正則化迴歸：Ridge、Lasso，解決多重共綫性與過擬閤。 決策樹迴歸：樹的構建、剪枝。 集成學習（迴歸）：隨機森林、梯度提升樹（GBDT）原理與應用。 實戰案例： 構建迴歸模型預測房屋價格或銷售額。 第七章：分類的智慧——監督學習（分類） 分類問題定義：預測離散型類彆。 邏輯迴歸：模型原理、概率輸齣、判彆邊界。 K近鄰（KNN）：基於距離的分類。 支持嚮量機（SVM）：核函數、最大間隔。 決策樹分類：特徵選擇、信息增益/基尼係數。 樸素貝葉斯：概率推理。 集成學習（分類）：隨機森林、梯度提升樹（GBDT）。 實戰案例： 構建分類模型預測客戶流失或郵件是否為垃圾郵件。 第八章：模式的發現——無監督學習 聚類分析： K-Means：算法原理、質心迭代。 層次聚類：樹狀圖、類彆閤並與分裂。 DBSCAN：基於密度的聚類。 降維技術： 主成分分析（PCA）：最大化方差，尋找新的正交基。 t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）：用於高維數據可視化。 關聯規則挖掘： Apriori算法：支持度、置信度、提升度。 實戰案例： 對客戶數據進行聚類分析，發現不同的客戶群體；應用降維技術可視化高維數據。 第三部分：數據之應用——評估與落地 再好的模型也需要經過嚴謹的評估，並最終轉化為實際的業務價值。本部分將關注模型的評估、部署以及如何將數據洞察轉化為可執行的策略。 第九章：模型的精益求精——模型評估與優化 深入理解模型評估指標：根據業務場景選擇閤適的指標。 混淆矩陣的細緻解讀：真陽性、假陽性、真陰性、假陰性。 ROC麯綫與AUC：衡量二分類模型的整體性能。 模型調優的策略： 特徵工程的迭代：創建新的特徵，提升模型錶現。 超參數調優的進階技巧：貝葉斯優化、早停法。 模型融閤：提升整體預測能力。 實戰案例： 對前兩部分建立的模型進行更深入的評估和優化。 第十章：數據之呈現——可視化與報告 數據故事的敘述：如何用數據和可視化講述引人入勝的故事。 選擇閤適的可視化圖錶：根據受眾和信息目的選擇。 交互式可視化：提升用戶參與度和理解深度。 構建清晰、簡潔、有說服力的數據報告。 實戰案例： 基於之前的分析結果，設計一套數據報告和可視化儀錶盤。 第十一章：從模型到價值——部署與應用 模型部署的常見場景：批量預測、實時API服務、嵌入式係統。 模型生命周期管理：監控、更新、迭代。 A/B測試：驗證新模型或新策略的效果。 數據驅動的業務決策：如何將數據洞察轉化為可執行的業務計劃。 倫理與偏見：在模型部署中需要警惕的潛在問題。 實戰案例： 探討如何將一個預測模型部署到實際應用場景中。 第十二章：未來已來——數據科學的前沿與展望 深度學習基礎：神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）簡要介紹。 自然語言處理（NLP）與計算機視覺（CV）的進展。 大數據技術棧：Hadoop、Spark等。 AI倫理與負責任的AI。 數據科學在不同行業的未來應用。 《數據科學實戰指南：從探索到洞察》秉承“理論與實踐相結閤”的理念，每個章節都配有豐富的圖錶和精心設計的實戰案例，幫助讀者在理論學習的同時，掌握實際操作技巧。本書的目標是賦能讀者，使其能夠獨立地從數據中發現價值，解決實際問題，並在快速發展的數據科學領域中持續成長。無論你的職業背景如何，隻要你對數據充滿好奇，渴望利用數據創造價值，本書都將是你不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我深知掌握有效的預測方法對於洞察未來、驅動決策的重要性。這本書的齣現，仿佛為我帶來瞭一股新的學習動力。我關注的重點在於，這本書能否在經典的預測模型基礎上，引入一些更具前瞻性的方法和思路。例如，書中是否會探討如何利用R語言進行異常值檢測、時間序列的復雜模式識彆（如季節性、周期性）、或者進行更精細的因果推斷以優化預測結果。我更看重的是書中能否提供一些關於模型選擇、特徵工程的深度見解，以及如何構建穩健的預測係統，以應對現實世界數據的不確定性和變化。如果書中還能包含一些關於如何可視化預測結果，以及如何嚮非技術背景的受眾清晰地傳達預測洞察的案例，那將極大地提升這本書的實用價值。我期待通過這本書，能夠獲得新的啓發，不斷提升自己的預測分析能力，為工作帶來更深遠的價值。

評分☆☆☆☆☆

最近在機器學習領域投入瞭不少精力，一直在尋找能夠係統性學習預測模型的優質資源。偶然間看到這本書的介紹，直覺告訴我它可能就是我一直在找的那一本。我之所以對它抱有如此高的期望，是因為它明確地將“實戰”二字放在瞭書名中，這對我這種偏愛動手實踐的學習者來說，簡直是福音。我特彆關注書裏是否會包含大量真實世界的數據集和詳盡的代碼示例，因為隻有通過反復的練習和調試，纔能真正內化知識。我希望書中不僅僅是介紹算法的原理，更重要的是如何運用R語言去實現這些算法，如何進行數據預處理、特徵工程，以及模型評估和優化。如果書中還能涉及一些當下熱門的預測模型，比如時間序列預測、分類預測等，並給齣相應的R語言實現思路，那將是錦上添花。我期待通過這本書，能夠構建起一套完整的預測分析工作流程，並且能夠熟練運用R語言解決各種實際的預測難題，成為一名閤格的數據分析師。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛步入數據科學行業的新手，對R語言的瞭解還停留在基礎語法的層麵，但對預測分析的熱情卻日益高漲。在海量的書籍中，這本書的標題“R語言預測實戰”引起瞭我的注意。我非常看重書籍的係統性和實操性，希望它能為我打開一扇通往預測建模世界的大門。我期待這本書能夠從最基礎的概念講起，逐步引導我理解不同預測模型的原理和適用場景，例如，在什麼情況下選擇綫性迴歸，什麼時候需要考慮非綫性模型，以及如何評估模型的準確性。更重要的是，我希望書中的每一個章節都配有高質量的R語言代碼示例，讓我能夠邊學邊練，通過實際操作加深對知識的理解。如果書中還能提供一些用於練習的數據集，或者指導讀者如何獲取和處理真實數據，那就太棒瞭。我希望通過這本書的學習，能夠建立起紮實的預測分析理論基礎，並掌握使用R語言進行數據建模和預測的實操技能，為我未來的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就讓我眼前一亮，那種簡潔又不失專業感的海報風格，配閤“R語言預測實戰”這幾個字，立刻勾起瞭我對數據科學領域的好奇心。我一直對如何利用數據進行精準預測充滿興趣，尤其是聽說R語言在這方麵有著強大的能力。雖然我目前對R語言的掌握程度還處於初級階段，但這本書似乎能提供一個非常紮實的起點，讓我能夠一步步深入理解預測模型的構建和應用。我特彆期待書中能夠詳細講解一些經典的預測算法，比如綫性迴歸、邏輯迴歸，甚至是更復雜的模型，並以實際案例的形式呈現，這樣我纔能更好地理解理論知識如何轉化為實際應用。畢竟，理論再精彩，如果不能落地，終究是空中樓閣。我希望這本書能像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導我，讓我從零基礎也能逐步建立起預測分析的能力，最終能夠獨立完成一些實際的數據預測任務，這對我未來的學習和工作都會有極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升R語言在預測領域應用能力的專業書籍。市麵上有很多關於R語言的入門教程，但往往缺乏深度和實戰性，而這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我尤其關注書中是否會涵蓋一些高級預測技術，例如集成學習方法（如隨機森林、梯度提升）、深度學習在預測中的應用，以及如何處理非常規的數據（如文本數據、圖像數據）進行預測。我希望這本書不僅能教授我如何構建和訓練模型，更能教會我如何去解讀模型的結果，理解模型的局限性，並根據實際業務需求進行模型調優。如果書中還能探討一些關於模型部署和生産化的問題，那將是極大的亮點。我渴望通過這本書，能夠掌握更前沿的預測技術，並能將這些技術靈活地應用於解決復雜的實際問題，從而在競爭激烈的數據科學領域脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

很好，很不錯

評分☆☆☆☆☆

解惑，明白數據分析路還很長，真的是值得擁有的，值得一讀的一本好書！！！！

評分☆☆☆☆☆

東西很好，送貨速度快，包裝完整。

評分☆☆☆☆☆

是本很不錯的書，解決瞭我很多疑問。

評分☆☆☆☆☆

書很好，絕對的正版！而且內容詳細。很好！但是價格略貴。其他都滿意！

評分☆☆☆☆☆

怎麼學？怎麼學？怎麼學？怎麼學？怎麼學？怎麼學？

評分☆☆☆☆☆

還沒看，應該挺靠譜的

評分☆☆☆☆☆

還沒有來的及看，看完再來追評吧。

評分☆☆☆☆☆

挺好的，速度超級快，特喜歡京東的配送速度！贊！贊贊贊贊