數據科學 R語言實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Dan Toomey（丹·圖米） 著，劉麗君，李成華，盧青峰 譯

圖書標籤:

• 數據科學
• R語言
• 統計分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據可視化
• 實戰
• 編程
• 商業分析
• 數據處理

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115435903

版次：01

商品編碼：12008411

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：327

正文語種：中文

編輯推薦

　　本書涉及數據科學傢感興趣的核心話題，教會讀者從各種各樣的數據源中提取數據，並運用現有的公開可用的R函數和R功能包來處理這些數據。在很多情況下，處理結果能夠以圖形的方式顯示，並獲得更直觀的理解。讀者從中能學到行業內經常使用的主流數據分析技術。
　　你可以從這本書中學到：
　　·開發、執行和修改R語言腳本；
　　·發現、安裝和使用第三方的R語言包；
　　·規劃你的數據，以獲得好的結果；
　　·將結果以圖形化的方式展示，包括3D可視化；
　　·執行你隨時會用到的統計分析；
　　·權衡不同解決方案的優缺點；
　　·嘗試R語言的不同功能來微調結果；
　　·通過R語言的實際例子來學習數據科學；
　　·利用R語言來探索數據挖掘、數據分析、數據可視化以及機器學習等概念。

內容簡介

　　本書講述的是R語言在數據科學中的應用，目標讀者是從事不同行業的數據分析師、數據挖掘工程師、機器學習工程師、自然語言處理工程師、數據科學傢，以及從事大數據和人工智能領域的工作者、學生、老師等。
　　本書的優點在於其通俗易懂、容易上手，每一個實例都有現成的數據和源代碼，讀者不僅能理解整個案例的來龍去脈，還可以直接編譯本書提供的所有源代碼，從而瞭解怎麼從實際問題轉變成可實現的代碼，感受R語言的魅力，讓數據産生價值。這種學習和實踐相結閤的方式非常適閤初學者和有一定經驗的數據分析師。
　　本書的內容涵蓋瞭基於數據挖掘的常用模型，包括分類、聚類、關聯分析、預測、異常檢測等，還包括機器學習的常用算法和自然語言處理、數據可視化等內容。本書內容全麵，做到瞭易讀、易用、易理解、易實現、易上手，是不可多得的R語言書籍。

作者簡介

　　Dan Toomey，具有20多年開發應用程序方麵的經驗，曾在多個行業及公司擔任不同的職位，包括投稿人、副總裁及首席技術官。近10年，Dan一直在美國馬薩諸塞州東部地區的公司工作。Dan以Dan Toomey軟件公司的名義，成為這些領域的開發承包商。

　　劉麗君，韓國國立全北大學博士，加拿大聖西維爾大學博士後，一直從事物聯網、工業大數據等方麵的數據分析、市場分析等工作，目前任武漢泰迪智慧科技有限公司CEO，對數據敏感，並對數據怎麼轉變成價值、數據與商業的關係有獨到見解。

　　李成華，數據挖掘與機器學習方嚮博士，約剋大學博士後，麻省理工學院訪問科學傢，曾任海信集團數據挖掘專傢，京東深度神經網絡實驗室首席科學傢，長期從事數據挖掘、機器學習、深度學習和自然語言處理等方麵的研究和工作，擅長自動問答以及基於自然語言的人機交互。

　　盧青峰，碩士畢業於美國威斯康辛州立大學，畢業後從事數據分析、挖掘等相關工作至今。曾先後在敦煌網、百度、京東等行業領先的公司從事數據挖掘、用戶行為分析、推薦等工作。

目錄

第1章　模式的數據挖掘　1
1．1 聚類分析　2
1．1．1 K-means聚類　3
1．1．2 K-medoids聚類　7
1．1．3 分層聚類　12
1．1．4 期望最大化　15
1．1．5 密度估計　21
1．2 異常檢測　24
1．2．1 顯示異常值　25
1．2．2 計算異常　28
1．3 關聯規則　30
1．4 問題　33
1．5 總結　34
第2章　序列的數據挖掘　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確定序列　47
2．1．5 序列相似點　54
2．2 問題　57
2．3 總結　57
第3章　文本挖掘　59
3．1 功能包　60
3．1．1 文本處理　60
3．1．2 文本集群　69
3．2 問題　80
3．3 總結　80
第4章　數據分析——迴歸分析　81
4．1 功能包　81
4．1．1 簡單迴歸　81
4．1．2 多次迴歸　88
4．1．3 多變量迴歸分析　94
4．1．4 穩健迴歸　100
4．2 問題　106
4．3 總結　106
第5章　數據分析——相關性　107
5．1 功能包　107
5．1．1 基本相關性　108
5．1．2 可視化相關性　112
5．1．3 協方差　114
5．1．4 皮爾森相關性　117
5．1．5 多分格相關性　118
5．1．6 四分相關性　122
5．1．7 異構相關矩陣　126
5．1．8 部分相關性　128
5．2 問題　129
5．3 總結　129
第6章　數據分析——聚類　131
6．1 功能包　131
6．2 K-means聚類　132
6．2．1 示例　132
6．2．2 Medoids集群　140
6．2．3 cascadeKM函數　142
6．2．4 基於貝葉斯定理信息選取集群　144
6．2．5 仿射傳播聚類　146
6．2．6 用於估測集群數量的間隙統計量　149
6．2．7 分級聚類　151
6．3 問題　153
6．4 總結　154
第7章　數據可視化——R圖形　155
7．1 功能包　155
7．1．1 交互式圖形　156
7．1．2 latticist功能包　160
7．1．3 ggplot2功能包　169
7．2 問題　180
7．3 總結　181
第8章　數據可視化——繪圖　183
8．1 功能包　183
8．2 散點圖　183
8．2．1 迴歸綫　187
8．2．2 lowess綫條　188
8．2．3 scatterplot函數　189
8．2．4 Scatterplot矩陣　192
8．2．5 密度散點圖　197
8．3 直方圖和條形圖　200
8．3．1 條形圖　200
8．3．2 直方圖　203
8．3．3 ggplot2　203
8．3．4 詞雲　204
8．4 問題　206
8．5 總結　206
第9章　數據可視化——三維　207
9．1 功能包　207
9．2 生成三維圖形　208
9．2．1 Lattice Cloud——三維散點圖　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 大數據　223
9．2．8 研究方嚮　228
9．3 問題　234
9．4 總結　234
第10章　機器學習實戰　235
10．1 功能包　235
10．2 數據集　236
10．2．1 數據劃分　240
10．2．2 模型　241
10．2．3 train方法　254
10．3 問題　264
10．4 總結　264
第11章　用機器學習預測事件　265
11．1 自動預測功能包　265
11．1．1 時間序列　266
11．1．2 SMA函數　272
11．1．3 分解函數　273
11．1．4 指數平滑法　274
11．1．5 預測　277
11．1．6 霍爾特指數平滑法　281
11．2 問題　293
11．3 總結　293
第12章　監督學習和無監督學習　295
12．1 功能包　296
12．1．1 監督學習　296
12．1．2 無監督學習　316
12．2 問題　327
12．3 總結　327

洞察數據，驅動決策：一本麵嚮實戰的統計分析與可視化指南 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業、科研機構乃至於個人做齣明智決策的基石。然而，海量數據的價值並非顯而易見，它需要經過精細的采集、清洗、分析和可視化，纔能轉化為可操作的見解。本書正是為應對這一挑戰而生，它將帶領讀者深入探索統計分析的精髓，掌握強大的數據可視化技術，並學會如何將這些技能應用於解決現實世界中的復雜問題。 本書並非一本陳述理論的學術專著，而是一部強調動手實踐的指南。我們堅信，理解統計概念的最佳方式莫過於親身實踐，而掌握數據分析工具最有效的方法則是將其應用於真實的數據集。因此，本書將引導讀者一步步地學習如何運用一係列精選的統計方法，從基礎的描述性統計到復雜的推斷性統計，再到模型構建與評估，每一個環節都輔以詳實的代碼示例和案例分析，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能理解“怎麼做”以及“為什麼這樣做”。 第一部分：數據處理與預備——搭建堅實分析基礎 任何數據分析項目都始於數據的獲取和準備。本部分將聚焦於數據的生命周期中至關重要但常被忽視的環節。我們將從數據采集的各種途徑入手，探討結構化數據（如數據庫、CSV文件）與非結構化數據（如文本、圖像）的特點及其潛在的獲取挑戰。接著，我們將深入數據清洗這一耗時但必不可少的步驟。數據中的缺失值、異常值、重復記錄、格式不一緻等問題，如同“髒數據”般阻礙著分析的有效性。本書將詳細介紹如何係統性地識彆和處理這些問題，包括但不限於： 缺失值處理策略：理解缺失值的成因，學習均值/中位數/眾數填充、插值法、基於模型預測等多種處理技術，並討論各種方法的適用場景與潛在偏差。 異常值檢測與處理：掌握統計學上的方法（如Z-score、IQR法則）以及可視化手段（如箱綫圖、散點圖）來識彆潛在的異常值，並學習如何判斷異常值是否需要移除、轉換或保留。 數據格式統一與轉換：處理日期時間格式、文本編碼、單位統一等常見問題，確保數據在後續分析中的一緻性。 重復數據處理：設計有效的策略來識彆和閤並重復的記錄，避免分析結果的偏差。 數據轉換與特徵工程是提升模型性能的關鍵。本部分將詳細講解如何根據分析目標對原始數據進行轉換和重構。我們將學習： 變量的轉換：包括對數轉換、平方根轉換、Box-Cox轉換等，以滿足模型對數據分布的要求。 分類變量編碼：one-hot編碼、標簽編碼、有序編碼等，為模型輸入做好準備。 數值變量分箱：將連續變量離散化，生成更有解釋性的類彆變量。 特徵組閤與創建：如何從現有特徵中衍生齣新的、更具預測能力的特徵，例如計算比例、差值、交互項等。 數據探索性分析（EDA）是理解數據、發現模式和形成分析假設的基石。本部分將強調通過統計摘要和可視化來深入挖掘數據。我們將學習： 描述性統計：計算均值、中位數、方差、標準差、分位數、偏度、峰度等，全麵瞭解數據的集中趨勢、離散程度和分布形態。 相關性分析：計算 Pearson、Spearman 等相關係數，理解變量之間的綫性或單調關係，並學習如何識彆多重共綫性。 分組聚閤與比較：利用分組統計（如按類彆分組計算均值）來發現不同群體間的差異。 第二部分：統計分析的核心技術——深入理解數據模式 掌握瞭數據準備的基礎，我們便可以開始深入探究數據的內在規律。本部分將聚焦於一係列核心的統計分析技術，它們是理解數據、檢驗假設和建立預測模型不可或缺的工具。 推斷性統計是本書的重點之一。我們將從假設檢驗的原理入手，理解零假設（H0）和備擇假設（H1）的概念，掌握 P 值、顯著性水平（α）和功效（Power）的含義。我們將學習如何根據研究問題選擇閤適的假設檢驗方法： 單樣本 t 檢驗：檢驗單個樣本的均值是否與已知總體均值有顯著差異。 獨立樣本 t 檢驗：比較兩個獨立樣本的均值是否存在顯著差異。 配對樣本 t 檢驗：比較同一組對象在不同條件下的均值差異。 方差分析（ANOVA）：比較三個或三個以上組彆的均值是否存在顯著差異，並探討多重比較問題。 卡方檢驗：檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性，用於分析離散數據的關係。 非參數檢驗：當數據不滿足正態性等參數檢驗的假設時，如 Wilcoxon 秩和檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗，提供更廣泛的適用性。 迴歸分析是量化變量間關係、預測因變量的重要工具。本部分將係統介紹： 簡單綫性迴歸：建立一個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型，學習模型係數的解釋、擬閤優度（R²）的評估、以及殘差分析的重要性。 多元綫性迴歸：擴展到多個自變量對一個因變量的影響，學習如何處理多重共綫性、進行變量選擇（嚮前選擇、嚮後剔除、逐步迴歸），以及理解模型的整體顯著性。 模型診斷與評估：深入探討殘差分析（同方差性、獨立性、正態性）、影響點檢測（Cook's Distance）、以及如何選擇閤適的評估指標（MSE, RMSE, MAE）。 廣義綫性模型（GLM）：介紹如何處理非正態分布的因變量，例如邏輯迴歸（用於二分類問題）、泊鬆迴歸（用於計數數據）。 時間序列分析在金融、經濟、銷售預測等領域至關重要。本部分將引導讀者掌握： 時間序列的分解：識彆趨勢、季節性、周期性和隨機成分。 平穩性檢驗：理解平穩性在時間序列建模中的重要性，並學習 ADF 檢驗等方法。 ARIMA 模型：介紹自迴歸（AR）、移動平均（MA）、以及差分（I）的概念，學習如何識彆模型階數（p, d, q）並進行模型擬閤與預測。 季節性 ARIMA 模型：處理具有明顯季節性模式的時間序列數據。 聚類分析用於發現數據中的自然分組，將相似的樣本歸為一類。本部分將介紹： K-Means 聚類：理解其原理、算法步驟，並討論如何選擇閤適的 K 值。 層次聚類：學習凝聚型和分裂型層次聚類的概念，以及如何通過樹狀圖（Dendrogram）來解釋聚類結果。 聚類評估：介紹輪廓係數（Silhouette Score）等指標來評估聚類結果的質量。 第三部分：數據可視化——讓數據“說話” 再復雜的統計分析，如果不能以清晰易懂的方式呈現，其價值將大打摺扣。數據可視化是將抽象數據轉化為直觀洞察的關鍵橋梁。本部分將深入探討如何利用強大的可視化工具，將數據分析結果生動地展現齣來。 我們將從基礎圖錶開始，確保讀者掌握每種圖錶的使用場景和最佳實踐： 散點圖（Scatter Plot）：展示兩個數值變量之間的關係，識彆模式、趨勢和異常值。 綫圖（Line Plot）：用於展示數據隨時間或其他連續變量的變化趨勢，尤其適用於時間序列數據。 柱狀圖（Bar Chart）：比較不同類彆的數據量或頻率，清晰展示各組之間的差異。 直方圖（Histogram）：展示單個數值變量的分布情況，瞭解數據的集中趨勢、離散程度和偏態。 箱綫圖（Box Plot）：直觀展示數據的五數概括（最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數、最大值），以及識彆異常值，非常適閤比較多組數據的分布。 餅圖（Pie Chart）：展示各部分占整體的比例，適閤分類簡單且比例差異較大的場景。 隨著分析的深入，我們將學習構建更具信息量的高級可視化圖錶： 熱力圖（Heatmap）：用顔色強度來錶示數值的大小，常用於展示相關矩陣、混淆矩陣或基因錶達數據。 小提琴圖（Violin Plot）：結閤瞭箱綫圖和密度圖的優點，能更全麵地展示數據的分布形狀。 分組散點圖/箱綫圖：通過顔色、形狀或分麵（Faceting）來區分不同分組的數據，實現多維度的信息展示。 地理空間可視化：如果數據包含地理位置信息，我們將學習如何繪製地圖，展示區域性的數據分布和模式。 本書還將強調可視化原則與最佳實踐，確保所創建的圖錶不僅美觀，更能準確、有效地傳達信息： 清晰的標簽與標題：確保圖錶的主題、坐標軸和圖例一目瞭然。 避免誤導性設計：例如，不恰當的刻度範圍、三維圖錶的濫用等。 顔色選擇的考量：如何選擇能夠突齣重點、區分類彆且易於理解的顔色方案。 交互式可視化：介紹如何創建允許用戶探索和過濾數據的交互式圖錶，提升用戶體驗和信息獲取效率。 可視化敘事：如何將一係列圖錶串聯起來，構建一個引人入勝的數據故事，引導讀者理解分析過程和結論。 第四部分：實戰應用與進階主題——將知識融會貫通 理論與實踐的結閤是本書的最終目標。本部分將通過一係列貼近實際場景的案例，帶領讀者運用前麵學到的統計分析與可視化技術，解決真實世界中的問題。 我們將涵蓋不同領域的經典案例，例如： 市場營銷分析：基於客戶購買行為數據，進行用戶分群、預測客戶流失、評估營銷活動效果。 金融風險管理：分析股票價格數據，構建預測模型，識彆潛在風險。 産品性能優化：收集用戶反饋數據，分析影響用戶滿意度的關鍵因素，提齣改進建議。 科學研究輔助：處理實驗數據，檢驗研究假設，可視化研究結果。 在解決實際問題的過程中，我們將不止步於基礎模型，還會探討一些進階主題，為讀者的進一步學習和應用打下基礎： 模型評估的交叉驗證：學習如何通過交叉驗證來更可靠地評估模型的泛化能力，避免過擬閤。 模型解釋性：理解不同模型的可解釋性差異，並學習如 SHAP 值、LIME 等方法來解釋復雜模型的預測結果。 A/B 測試設計與分析：如何科學地設計 A/B 測試，並運用統計方法分析測試結果，做齣數據驅動的決策。 數據挖掘基礎：初步接觸如關聯規則挖掘（Apriori 算法）、異常檢測等更廣泛的數據挖掘概念。 本書的編寫風格力求清晰、嚴謹且易於理解。每一個概念的引入都伴隨著其産生的背景和應用場景，每一個方法的講解都輔以詳細的步驟和代碼示例。讀者將通過大量的動手實踐，逐步建立起紮實的統計分析和數據可視化能力，最終能夠自信地駕馭數據，從海量信息中提煉齣有價值的洞察，從而在日益復雜和數據驅動的世界中做齣更明智、更具影響力的決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我一直在尋找一本能夠真正提升我 R 語言實戰能力的進階書籍。這本書的齣現，可以說是一拍即閤。它並沒有過分強調 R 語言的語法細節，而是直接切入數據科學的核心流程。我尤其看重的是書中關於模型部署和結果解釋的部分，這部分內容往往是很多初學者容易忽略的，但對於將分析成果轉化為實際價值至關重要。書中提供瞭一些關於如何將 R 模型集成到實際應用中的思路和方法，讓我受益匪淺。同時，書中對一些常用 R 包的深入剖析，也讓我對這些工具的使用有瞭更深層次的理解，能夠更靈活地運用它們來解決復雜的分析任務。這本書的寫作風格嚴謹而不失趣味，能夠讓你在學習過程中保持高度的參與感。它為我打開瞭一個全新的視角，讓我能夠更全麵、更深入地理解數據科學的整個生命周期，並有效地應用 R 語言來驅動業務決策。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得 R 語言在數據可視化方麵有著得天獨厚的優勢，而這本書恰恰將這一優勢發揮到瞭極緻。書中關於數據可視化的章節，簡直就是一本精美的圖錶製作指南。從基礎的散點圖、摺綫圖，到更復雜的箱綫圖、熱力圖，再到交互式可視化，書中都給齣瞭詳盡的 R 代碼示例和詳細的解釋。我學會瞭如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶類型，如何通過調整圖錶參數來突齣關鍵信息，以及如何利用 R 語言的強大功能來創建引人注目的數據故事。除瞭可視化，本書對數據挖掘和機器學習算法的介紹也同樣精彩。它並沒有泛泛而談，而是聚焦於一些核心且實用的算法，並以實踐為導嚮，展示瞭如何在 R 中應用這些算法來解決實際問題。本書的優點在於，它能夠讓你在理解理論的同時，立即動手實踐，從而加深理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，真的可以用“暢快淋灕”來形容！它並沒有刻意迴避 R 語言中一些復雜的概念，而是以一種非常係統和深入的方式進行瞭闡述。我特彆欣賞的是書中對於統計學理論與 R 語言實踐的完美結閤。作者在介紹每個模型之前，都會先簡要迴顧相關的統計學原理，這讓我能夠從根本上理解模型的運作機製，而不是僅僅停留在“調包俠”的層麵。書中對統計模型（如迴歸、分類）的講解尤為精彩，詳細介紹瞭各種模型的假設、優缺點以及在 R 中的實現細節。此外，書中還涉及瞭一些高級主題，比如時間序列分析和文本挖掘，這些內容對我來說是全新的領域，但在作者的引導下，我竟然也能逐步掌握其精髓。這本書的邏輯結構清晰，章節之間的過渡自然，讓我能夠持續保持閱讀的興趣。它讓我對 R 語言在數據科學領域的應用有瞭更深刻的認識，也激發瞭我進一步深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初拿到這本書時，對 R 語言的掌握程度還停留在一些基礎函數的層麵，對於如何將 R 應用於真正的數據分析項目感到一絲迷茫。然而，這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。它從一個非常實際的角度齣發，讓我看到瞭 R 在解決現實問題中的強大能力。書中對探索性數據分析（EDA）的講解，讓我學會瞭如何通過各種可視化手段來理解數據的內在規律，發現隱藏的洞察。我特彆喜歡書中關於特徵工程的部分，它詳細闡述瞭如何從原始數據中提取有用的特徵，這對於構建高性能的模型至關重要。而且，書中對不同機器學習算法的介紹，不僅僅是停留在理論層麵，更是通過大量實際案例，展示瞭如何在 R 中實現這些算法，並對結果進行解讀。讀完這本書，我感覺自己仿佛擁有瞭一把開啓數據奧秘的金鑰匙，能夠更加自信地麵對各種數據挑戰。這本書的語言風格也非常親切，讓我在學習過程中感受不到壓迫感，反而充滿瞭探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀過的最令人興奮的 R 語言書籍之一！它以一種非常直觀且循序漸進的方式，帶領我深入探索瞭數據科學的各個關鍵領域。我尤其喜歡書中對數據清洗和預處理部分的詳盡講解，那些原本枯燥乏味的步驟，在作者的妙筆生花下變得生動有趣，充滿瞭實際可操作的技巧。書中提供的代碼示例清晰易懂，並且能夠直接在 RStudio 中運行，讓我能夠邊學邊練，快速掌握核心概念。從基礎的數據可視化到復雜的機器學習模型，這本書都提供瞭深入淺齣的解釋，並且大量引用瞭真實世界的數據集，讓我能夠親身體驗數據科學的魅力。我還會經常迴顧書中關於模型評估和調優的部分，那部分內容對我解決實際項目中的難題提供瞭極大的幫助。總而言之，這是一本集理論深度和實踐廣度於一體的寶藏，無論你是數據科學新手還是希望提升技能的從業者，都能從中獲益匪淺。它不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的數據科學傢在旁邊手把手地指導你，讓你少走彎路，高效成長。

評分☆☆☆☆☆

1. P439， 2nd para k = 3 應該是 k = 10, 後麵的3 也要改成10

評分☆☆☆☆☆

第一次買到京東有塑封的書，質量肯定不錯。還是喜歡去文軒旗艦店買。

評分☆☆☆☆☆

書的質量好，包裝很好，字跡清晰，內容豐富，快遞給力，快遞員的服務態度好。

評分☆☆☆☆☆

看起來挺好的，一起買瞭好多本書，

評分☆☆☆☆☆

R語言用於科學研究中的數據處理的例子陳列書

評分☆☆☆☆☆

還不錯，學習起來上手很快，內容很實用。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，但好像買早瞭。

評分☆☆☆☆☆

包裝完整，印刷精良，內容充實，是學習數據科學的好幫手！

評分☆☆☆☆☆

包裝很好，寄來時候加瞭薄膜，很細緻，希望京東能保持這個方式。