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[美] Dan Toomey（丹·图米） 著，刘丽君，李成华，卢青峰 译

图书标签:

• 数据科学
• R语言
• 统计分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据可视化
• 实战
• 编程
• 商业分析
• 数据处理

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115435903

版次：01

商品编码：12008411

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：327

正文语种：中文

编辑推荐

　　本书涉及数据科学家感兴趣的核心话题，教会读者从各种各样的数据源中提取数据，并运用现有的公开可用的R函数和R功能包来处理这些数据。在很多情况下，处理结果能够以图形的方式显示，并获得更直观的理解。读者从中能学到行业内经常使用的主流数据分析技术。
　　你可以从这本书中学到：
　　·开发、执行和修改R语言脚本；
　　·发现、安装和使用第三方的R语言包；
　　·规划你的数据，以获得好的结果；
　　·将结果以图形化的方式展示，包括3D可视化；
　　·执行你随时会用到的统计分析；
　　·权衡不同解决方案的优缺点；
　　·尝试R语言的不同功能来微调结果；
　　·通过R语言的实际例子来学习数据科学；
　　·利用R语言来探索数据挖掘、数据分析、数据可视化以及机器学习等概念。

内容简介

　　本书讲述的是R语言在数据科学中的应用，目标读者是从事不同行业的数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家，以及从事大数据和人工智能领域的工作者、学生、老师等。
　　本书的优点在于其通俗易懂、容易上手，每一个实例都有现成的数据和源代码，读者不仅能理解整个案例的来龙去脉，还可以直接编译本书提供的所有源代码，从而了解怎么从实际问题转变成可实现的代码，感受R语言的魅力，让数据产生价值。这种学习和实践相结合的方式非常适合初学者和有一定经验的数据分析师。
　　本书的内容涵盖了基于数据挖掘的常用模型，包括分类、聚类、关联分析、预测、异常检测等，还包括机器学习的常用算法和自然语言处理、数据可视化等内容。本书内容全面，做到了易读、易用、易理解、易实现、易上手，是不可多得的R语言书籍。

作者简介

　　Dan Toomey，具有20多年开发应用程序方面的经验，曾在多个行业及公司担任不同的职位，包括投稿人、副总裁及首席技术官。近10年，Dan一直在美国马萨诸塞州东部地区的公司工作。Dan以Dan Toomey软件公司的名义，成为这些领域的开发承包商。

　　刘丽君，韩国国立全北大学博士，加拿大圣西维尔大学博士后，一直从事物联网、工业大数据等方面的数据分析、市场分析等工作，目前任武汉泰迪智慧科技有限公司CEO，对数据敏感，并对数据怎么转变成价值、数据与商业的关系有独到见解。

　　李成华，数据挖掘与机器学习方向博士，约克大学博士后，麻省理工学院访问科学家，曾任海信集团数据挖掘专家，京东深度神经网络实验室首席科学家，长期从事数据挖掘、机器学习、深度学习和自然语言处理等方面的研究和工作，擅长自动问答以及基于自然语言的人机交互。

　　卢青峰，硕士毕业于美国威斯康辛州立大学，毕业后从事数据分析、挖掘等相关工作至今。曾先后在敦煌网、百度、京东等行业领先的公司从事数据挖掘、用户行为分析、推荐等工作。

目录

第1章　模式的数据挖掘　1
1．1 聚类分析　2
1．1．1 K-means聚类　3
1．1．2 K-medoids聚类　7
1．1．3 分层聚类　12
1．1．4 期望最大化　15
1．1．5 密度估计　21
1．2 异常检测　24
1．2．1 显示异常值　25
1．2．2 计算异常　28
1．3 关联规则　30
1．4 问题　33
1．5 总结　34
第2章　序列的数据挖掘　35
2．1 模式　35
2．1．1 Eclat　36
2．1．2 arulesNBMiner　40
2．1．3 Apriori　43
2．1．4 用TraMineR确定序列　47
2．1．5 序列相似点　54
2．2 问题　57
2．3 总结　57
第3章　文本挖掘　59
3．1 功能包　60
3．1．1 文本处理　60
3．1．2 文本集群　69
3．2 问题　80
3．3 总结　80
第4章　数据分析——回归分析　81
4．1 功能包　81
4．1．1 简单回归　81
4．1．2 多次回归　88
4．1．3 多变量回归分析　94
4．1．4 稳健回归　100
4．2 问题　106
4．3 总结　106
第5章　数据分析——相关性　107
5．1 功能包　107
5．1．1 基本相关性　108
5．1．2 可视化相关性　112
5．1．3 协方差　114
5．1．4 皮尔森相关性　117
5．1．5 多分格相关性　118
5．1．6 四分相关性　122
5．1．7 异构相关矩阵　126
5．1．8 部分相关性　128
5．2 问题　129
5．3 总结　129
第6章　数据分析——聚类　131
6．1 功能包　131
6．2 K-means聚类　132
6．2．1 示例　132
6．2．2 Medoids集群　140
6．2．3 cascadeKM函数　142
6．2．4 基于贝叶斯定理信息选取集群　144
6．2．5 仿射传播聚类　146
6．2．6 用于估测集群数量的间隙统计量　149
6．2．7 分级聚类　151
6．3 问题　153
6．4 总结　154
第7章　数据可视化——R图形　155
7．1 功能包　155
7．1．1 交互式图形　156
7．1．2 latticist功能包　160
7．1．3 ggplot2功能包　169
7．2 问题　180
7．3 总结　181
第8章　数据可视化——绘图　183
8．1 功能包　183
8．2 散点图　183
8．2．1 回归线　187
8．2．2 lowess线条　188
8．2．3 scatterplot函数　189
8．2．4 Scatterplot矩阵　192
8．2．5 密度散点图　197
8．3 直方图和条形图　200
8．3．1 条形图　200
8．3．2 直方图　203
8．3．3 ggplot2　203
8．3．4 词云　204
8．4 问题　206
8．5 总结　206
第9章　数据可视化——三维　207
9．1 功能包　207
9．2 生成三维图形　208
9．2．1 Lattice Cloud——三维散点图　212
9．2．2 scatterplot3d　215
9．2．3 scatter3d　216
9．2．4 cloud3d　218
9．2．5 RgoogleMaps　220
9．2．6 vrmlgenbar3D　221
9．2．7 大数据　223
9．2．8 研究方向　228
9．3 问题　234
9．4 总结　234
第10章　机器学习实战　235
10．1 功能包　235
10．2 数据集　236
10．2．1 数据划分　240
10．2．2 模型　241
10．2．3 train方法　254
10．3 问题　264
10．4 总结　264
第11章　用机器学习预测事件　265
11．1 自动预测功能包　265
11．1．1 时间序列　266
11．1．2 SMA函数　272
11．1．3 分解函数　273
11．1．4 指数平滑法　274
11．1．5 预测　277
11．1．6 霍尔特指数平滑法　281
11．2 问题　293
11．3 总结　293
第12章　监督学习和无监督学习　295
12．1 功能包　296
12．1．1 监督学习　296
12．1．2 无监督学习　316
12．2 问题　327
12．3 总结　327

洞察数据，驱动决策：一本面向实战的统计分析与可视化指南 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业、科研机构乃至于个人做出明智决策的基石。然而，海量数据的价值并非显而易见，它需要经过精细的采集、清洗、分析和可视化，才能转化为可操作的见解。本书正是为应对这一挑战而生，它将带领读者深入探索统计分析的精髓，掌握强大的数据可视化技术，并学会如何将这些技能应用于解决现实世界中的复杂问题。 本书并非一本陈述理论的学术专著，而是一部强调动手实践的指南。我们坚信，理解统计概念的最佳方式莫过于亲身实践，而掌握数据分析工具最有效的方法则是将其应用于真实的数据集。因此，本书将引导读者一步步地学习如何运用一系列精选的统计方法，从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到模型构建与评估，每一个环节都辅以详实的代码示例和案例分析，确保读者不仅理解“是什么”，更能理解“怎么做”以及“为什么这样做”。 第一部分：数据处理与预备——搭建坚实分析基础 任何数据分析项目都始于数据的获取和准备。本部分将聚焦于数据的生命周期中至关重要但常被忽视的环节。我们将从数据采集的各种途径入手，探讨结构化数据（如数据库、CSV文件）与非结构化数据（如文本、图像）的特点及其潜在的获取挑战。接着，我们将深入数据清洗这一耗时但必不可少的步骤。数据中的缺失值、异常值、重复记录、格式不一致等问题，如同“脏数据”般阻碍着分析的有效性。本书将详细介绍如何系统性地识别和处理这些问题，包括但不限于： 缺失值处理策略：理解缺失值的成因，学习均值/中位数/众数填充、插值法、基于模型预测等多种处理技术，并讨论各种方法的适用场景与潜在偏差。 异常值检测与处理：掌握统计学上的方法（如Z-score、IQR法则）以及可视化手段（如箱线图、散点图）来识别潜在的异常值，并学习如何判断异常值是否需要移除、转换或保留。 数据格式统一与转换：处理日期时间格式、文本编码、单位统一等常见问题，确保数据在后续分析中的一致性。 重复数据处理：设计有效的策略来识别和合并重复的记录，避免分析结果的偏差。 数据转换与特征工程是提升模型性能的关键。本部分将详细讲解如何根据分析目标对原始数据进行转换和重构。我们将学习： 变量的转换：包括对数转换、平方根转换、Box-Cox转换等，以满足模型对数据分布的要求。 分类变量编码：one-hot编码、标签编码、有序编码等，为模型输入做好准备。 数值变量分箱：将连续变量离散化，生成更有解释性的类别变量。 特征组合与创建：如何从现有特征中衍生出新的、更具预测能力的特征，例如计算比例、差值、交互项等。 数据探索性分析（EDA）是理解数据、发现模式和形成分析假设的基石。本部分将强调通过统计摘要和可视化来深入挖掘数据。我们将学习： 描述性统计：计算均值、中位数、方差、标准差、分位数、偏度、峰度等，全面了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。 相关性分析：计算 Pearson、Spearman 等相关系数，理解变量之间的线性或单调关系，并学习如何识别多重共线性。 分组聚合与比较：利用分组统计（如按类别分组计算均值）来发现不同群体间的差异。 第二部分：统计分析的核心技术——深入理解数据模式 掌握了数据准备的基础，我们便可以开始深入探究数据的内在规律。本部分将聚焦于一系列核心的统计分析技术，它们是理解数据、检验假设和建立预测模型不可或缺的工具。 推断性统计是本书的重点之一。我们将从假设检验的原理入手，理解零假设（H0）和备择假设（H1）的概念，掌握 P 值、显著性水平（α）和功效（Power）的含义。我们将学习如何根据研究问题选择合适的假设检验方法： 单样本 t 检验：检验单个样本的均值是否与已知总体均值有显著差异。 独立样本 t 检验：比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。 配对样本 t 检验：比较同一组对象在不同条件下的均值差异。 方差分析（ANOVA）：比较三个或三个以上组别的均值是否存在显著差异，并探讨多重比较问题。 卡方检验：检验两个分类变量之间是否存在关联性，用于分析离散数据的关系。 非参数检验：当数据不满足正态性等参数检验的假设时，如 Wilcoxon 秩和检验、Kruskal-Wallis 检验，提供更广泛的适用性。 回归分析是量化变量间关系、预测因变量的重要工具。本部分将系统介绍： 简单线性回归：建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系模型，学习模型系数的解释、拟合优度（R²）的评估、以及残差分析的重要性。 多元线性回归：扩展到多个自变量对一个因变量的影响，学习如何处理多重共线性、进行变量选择（向前选择、向后剔除、逐步回归），以及理解模型的整体显著性。 模型诊断与评估：深入探讨残差分析（同方差性、独立性、正态性）、影响点检测（Cook's Distance）、以及如何选择合适的评估指标（MSE, RMSE, MAE）。 广义线性模型（GLM）：介绍如何处理非正态分布的因变量，例如逻辑回归（用于二分类问题）、泊松回归（用于计数数据）。 时间序列分析在金融、经济、销售预测等领域至关重要。本部分将引导读者掌握： 时间序列的分解：识别趋势、季节性、周期性和随机成分。 平稳性检验：理解平稳性在时间序列建模中的重要性，并学习 ADF 检验等方法。 ARIMA 模型：介绍自回归（AR）、移动平均（MA）、以及差分（I）的概念，学习如何识别模型阶数（p, d, q）并进行模型拟合与预测。 季节性 ARIMA 模型：处理具有明显季节性模式的时间序列数据。 聚类分析用于发现数据中的自然分组，将相似的样本归为一类。本部分将介绍： K-Means 聚类：理解其原理、算法步骤，并讨论如何选择合适的 K 值。 层次聚类：学习凝聚型和分裂型层次聚类的概念，以及如何通过树状图（Dendrogram）来解释聚类结果。 聚类评估：介绍轮廓系数（Silhouette Score）等指标来评估聚类结果的质量。 第三部分：数据可视化——让数据“说话” 再复杂的统计分析，如果不能以清晰易懂的方式呈现，其价值将大打折扣。数据可视化是将抽象数据转化为直观洞察的关键桥梁。本部分将深入探讨如何利用强大的可视化工具，将数据分析结果生动地展现出来。 我们将从基础图表开始，确保读者掌握每种图表的使用场景和最佳实践： 散点图（Scatter Plot）：展示两个数值变量之间的关系，识别模式、趋势和异常值。 线图（Line Plot）：用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，尤其适用于时间序列数据。 柱状图（Bar Chart）：比较不同类别的数据量或频率，清晰展示各组之间的差异。 直方图（Histogram）：展示单个数值变量的分布情况，了解数据的集中趋势、离散程度和偏态。 箱线图（Box Plot）：直观展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值），以及识别异常值，非常适合比较多组数据的分布。 饼图（Pie Chart）：展示各部分占整体的比例，适合分类简单且比例差异较大的场景。 随着分析的深入，我们将学习构建更具信息量的高级可视化图表： 热力图（Heatmap）：用颜色强度来表示数值的大小，常用于展示相关矩阵、混淆矩阵或基因表达数据。 小提琴图（Violin Plot）：结合了箱线图和密度图的优点，能更全面地展示数据的分布形状。 分组散点图/箱线图：通过颜色、形状或分面（Faceting）来区分不同分组的数据，实现多维度的信息展示。 地理空间可视化：如果数据包含地理位置信息，我们将学习如何绘制地图，展示区域性的数据分布和模式。 本书还将强调可视化原则与最佳实践，确保所创建的图表不仅美观，更能准确、有效地传达信息： 清晰的标签与标题：确保图表的主题、坐标轴和图例一目了然。 避免误导性设计：例如，不恰当的刻度范围、三维图表的滥用等。 颜色选择的考量：如何选择能够突出重点、区分类别且易于理解的颜色方案。 交互式可视化：介绍如何创建允许用户探索和过滤数据的交互式图表，提升用户体验和信息获取效率。 可视化叙事：如何将一系列图表串联起来，构建一个引人入胜的数据故事，引导读者理解分析过程和结论。 第四部分：实战应用与进阶主题——将知识融会贯通 理论与实践的结合是本书的最终目标。本部分将通过一系列贴近实际场景的案例，带领读者运用前面学到的统计分析与可视化技术，解决真实世界中的问题。 我们将涵盖不同领域的经典案例，例如： 市场营销分析：基于客户购买行为数据，进行用户分群、预测客户流失、评估营销活动效果。 金融风险管理：分析股票价格数据，构建预测模型，识别潜在风险。 产品性能优化：收集用户反馈数据，分析影响用户满意度的关键因素，提出改进建议。 科学研究辅助：处理实验数据，检验研究假设，可视化研究结果。 在解决实际问题的过程中，我们将不止步于基础模型，还会探讨一些进阶主题，为读者的进一步学习和应用打下基础： 模型评估的交叉验证：学习如何通过交叉验证来更可靠地评估模型的泛化能力，避免过拟合。 模型解释性：理解不同模型的可解释性差异，并学习如 SHAP 值、LIME 等方法来解释复杂模型的预测结果。 A/B 测试设计与分析：如何科学地设计 A/B 测试，并运用统计方法分析测试结果，做出数据驱动的决策。 数据挖掘基础：初步接触如关联规则挖掘（Apriori 算法）、异常检测等更广泛的数据挖掘概念。 本书的编写风格力求清晰、严谨且易于理解。每一个概念的引入都伴随着其产生的背景和应用场景，每一个方法的讲解都辅以详细的步骤和代码示例。读者将通过大量的动手实践，逐步建立起扎实的统计分析和数据可视化能力，最终能够自信地驾驭数据，从海量信息中提炼出有价值的洞察，从而在日益复杂和数据驱动的世界中做出更明智、更具影响力的决策。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初拿到这本书时，对 R 语言的掌握程度还停留在一些基础函数的层面，对于如何将 R 应用于真正的数据分析项目感到一丝迷茫。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。它从一个非常实际的角度出发，让我看到了 R 在解决现实问题中的强大能力。书中对探索性数据分析（EDA）的讲解，让我学会了如何通过各种可视化手段来理解数据的内在规律，发现隐藏的洞察。我特别喜欢书中关于特征工程的部分，它详细阐述了如何从原始数据中提取有用的特征，这对于构建高性能的模型至关重要。而且，书中对不同机器学习算法的介绍，不仅仅是停留在理论层面，更是通过大量实际案例，展示了如何在 R 中实现这些算法，并对结果进行解读。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一把开启数据奥秘的金钥匙，能够更加自信地面对各种数据挑战。这本书的语言风格也非常亲切，让我在学习过程中感受不到压迫感，反而充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得 R 语言在数据可视化方面有着得天独厚的优势，而这本书恰恰将这一优势发挥到了极致。书中关于数据可视化的章节，简直就是一本精美的图表制作指南。从基础的散点图、折线图，到更复杂的箱线图、热力图，再到交互式可视化，书中都给出了详尽的 R 代码示例和详细的解释。我学会了如何根据不同的分析目的选择最合适的图表类型，如何通过调整图表参数来突出关键信息，以及如何利用 R 语言的强大功能来创建引人注目的数据故事。除了可视化，本书对数据挖掘和机器学习算法的介绍也同样精彩。它并没有泛泛而谈，而是聚焦于一些核心且实用的算法，并以实践为导向，展示了如何在 R 中应用这些算法来解决实际问题。本书的优点在于，它能够让你在理解理论的同时，立即动手实践，从而加深理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，真的可以用“畅快淋漓”来形容！它并没有刻意回避 R 语言中一些复杂的概念，而是以一种非常系统和深入的方式进行了阐述。我特别欣赏的是书中对于统计学理论与 R 语言实践的完美结合。作者在介绍每个模型之前，都会先简要回顾相关的统计学原理，这让我能够从根本上理解模型的运作机制，而不是仅仅停留在“调包侠”的层面。书中对统计模型（如回归、分类）的讲解尤为精彩，详细介绍了各种模型的假设、优缺点以及在 R 中的实现细节。此外，书中还涉及了一些高级主题，比如时间序列分析和文本挖掘，这些内容对我来说是全新的领域，但在作者的引导下，我竟然也能逐步掌握其精髓。这本书的逻辑结构清晰，章节之间的过渡自然，让我能够持续保持阅读的兴趣。它让我对 R 语言在数据科学领域的应用有了更深刻的认识，也激发了我进一步深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找一本能够真正提升我 R 语言实战能力的进阶书籍。这本书的出现，可以说是一拍即合。它并没有过分强调 R 语言的语法细节，而是直接切入数据科学的核心流程。我尤其看重的是书中关于模型部署和结果解释的部分，这部分内容往往是很多初学者容易忽略的，但对于将分析成果转化为实际价值至关重要。书中提供了一些关于如何将 R 模型集成到实际应用中的思路和方法，让我受益匪浅。同时，书中对一些常用 R 包的深入剖析，也让我对这些工具的使用有了更深层次的理解，能够更灵活地运用它们来解决复杂的分析任务。这本书的写作风格严谨而不失趣味，能够让你在学习过程中保持高度的参与感。它为我打开了一个全新的视角，让我能够更全面、更深入地理解数据科学的整个生命周期，并有效地应用 R 语言来驱动业务决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读过的最令人兴奋的 R 语言书籍之一！它以一种非常直观且循序渐进的方式，带领我深入探索了数据科学的各个关键领域。我尤其喜欢书中对数据清洗和预处理部分的详尽讲解，那些原本枯燥乏味的步骤，在作者的妙笔生花下变得生动有趣，充满了实际可操作的技巧。书中提供的代码示例清晰易懂，并且能够直接在 RStudio 中运行，让我能够边学边练，快速掌握核心概念。从基础的数据可视化到复杂的机器学习模型，这本书都提供了深入浅出的解释，并且大量引用了真实世界的数据集，让我能够亲身体验数据科学的魅力。我还会经常回顾书中关于模型评估和调优的部分，那部分内容对我解决实际项目中的难题提供了极大的帮助。总而言之，这是一本集理论深度和实践广度于一体的宝藏，无论你是数据科学新手还是希望提升技能的从业者，都能从中获益匪浅。它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的数据科学家在旁边手把手地指导你，让你少走弯路，高效成长。

评分☆☆☆☆☆

R语言指南，很好的一本书

评分☆☆☆☆☆

想学数据分析，买了一堆的书，准备一点点开始学起，希望自己能够尽快的进入状态！

评分☆☆☆☆☆

东西可以，发货也快

评分☆☆☆☆☆

好好学习R语言，入门级教材，从下软件教起，只是现在R已经更新到3.3.3，还有中文了（●─●）

评分☆☆☆☆☆

一口气买了好多的书 感觉很棒棒 和室友一起拼单的 够看很久了

评分☆☆☆☆☆

第二版的，还没用看

评分☆☆☆☆☆

书的内容和质量都是挺棒棒哒，书虽然是从北京调的，但是速度也是超级快。另外遇到活动价格也是超级实惠，希望以后多做这样的活动，为我们爱书人谋福利。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，内容详细，很实用，英文版中文版都是权威。

评分☆☆☆☆☆

不错的入门书籍，介绍了基本概念技巧