R語言入門經典 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 安迪·尼古拉斯（Andy Nicholls），理查德·皮尤（Richard Pugh），艾梅·戈特（Aimee Gott） 著，薑佑 譯

圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 數據分析
• 編程入門
• 數據科學
• 機器學習
• 可視化
• 數據處理
• 統計建模
• RStudio

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115476296

版次：1

商品編碼：12334034

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：450

正文語種：中文

編輯推薦

實用性強、容易上手的大量示例，教你如何把所學的知識應用於實踐。
問答和練習幫助你測試知識的掌握程度，並擴展你的編程技能。

通過閱讀本書，讀者可以掌握有助於解決大部分真實的數據分析問題的R基礎知識和實用編程技巧。你將掌握整個數據分析流程，學會創建高效、可復用且適閤與他人共享的代碼。
本書采用直觀、循序漸進的方法進行講解，旨在幫助讀者掌握如何使用R語言進行數據的導入、導齣、操控、匯總、建模和繪製。本書還提供瞭設計代碼的思路，以及如何使用當前的* 佳實踐來構建強大的R包。
本書內容：
安裝、配置和探索R語言的環境，包括RStudio；
使用基本的R語法、對象和包；
創建和管理數據結構，包括嚮量、矩陣和數組；
理解列錶和數據框；
處理日期、時間和因子；
使用常見的R函數，並學會如何編寫自己的函數；
導入和導齣數據，連接數據庫和電子錶格；
使用流行的tidyr、dplyr和data.table包；
通過性能分析、嚮量化和初始化編寫更高效的R代碼；
繪製數據，用ggplot2和Lattice圖形係統擴展繪圖功能；
開發普通類型的模型；
構建高質量的包；
編寫R類：S3、S4和引用類；
用R生成動態報告；
用Shiny創建Web應用程序。

內容簡介

本書作為R語言的學習指南，詳細講解瞭R語言的基本概念和編程技巧。本書從* 基礎的知識開始，由淺入深地介紹R的基本概念和重要特性，並用大量的示例和圖形進行演示和說明，旨在讓讀者在掌握R語言的同時，能養成良好的編程習慣，寫齣專業、高效的代碼。
本書共24章，其內容涵蓋瞭R語言的社區和環境介紹；R語言的各種數據結構（單模式/多模式數據結構，日期、時間和因子）；包括各種常用函數、實用函數和應用函數在內的R語言函數；如何在R中進行文本的導入和導齣，如何操控和轉換數據，以及在R中高效處理數據的方法；如何可視化數據（涵蓋瞭三個基本圖形係統、ggplot2圖形係統和Lattice圖形係統）；如何用R構建綫性模型、廣義綫性模型和非綫性模型，以及麵嚮對象的思想；如何進行R代碼提速（包括代碼的性能分析和提速方法）；如何構建R包和擴展R包；如何編寫R類，其中會涉及R中的麵嚮對象編程係統（S3、S4、引用類等）；如何創建動態報告和如何用Shiny創建網絡應用程序。本書附錄還介紹瞭R、Rtools和RStudio的具體安裝步驟。
《R語言入門經典》涵蓋瞭R語言的所有基礎知識，介紹瞭許多實用的編程技巧，既可作為R語言的入門教材，也可作為一本為尋求拓寬分析工具的專業統計學傢、數據科學傢、分析師量身打造的學習寶典。本書還可作為對R語言感興趣的讀者和開發人員的參考書籍。

作者簡介

Andy Nicholls 在英國斯巴大學獲得數學碩士學位，在南安普頓大學獲得統計學應用科學碩士學位。Andy在2011年加入Mango Solution公司之前一直是一位製藥行業的資 深統計學傢。自從加入Mango Solution後，Andy舉辦瞭50多次R語言的現場培訓課程，參與瞭30多個R包的開發。現在，他負責管理Mango Solution的R顧問團隊，並一直定期為每季度的LondonR活動做貢獻。到目前為止，該活動的R用戶組參與人數居英國之首，有1000多個見麵會成員。Andy與他美麗賢惠的妻子和可愛的兒子居住在英國的曆史名城巴斯附近。
Richard Pugh 在巴斯大學獲得數學學位。Richard在製藥行業作為統計學傢從事統計相關工作多年，後來加入瞭Insightful公司（開發瞭S-PLUS）的售前顧問團隊。Richard在Insightful公司的工作包括舉辦各種活動，給許多行業的藍籌客戶提供相關的培訓和谘詢服務。Richard在2002年作為聯閤創始人創建瞭Mango Solution，領導公司中R和其他分析軟件的各種項目開發和技術研發。Richard現在是Mango公司的首 席數據科學傢，定期在數據科學會議和R活動中發言。Richard與他的妻子和兩個孩子居住在英國威爾特郡西部的Bradford on Avon鎮，大部分“業餘時間”都在修整自己的房子。
Aimee Gott 是蘭卡斯特大學的統計學博士，在本校獲得瞭本科和碩士學位。作為培訓領導，Aimee為Mango公司舉辦瞭200多天的培訓。她在歐洲和美國舉辦瞭多次全麵介紹R語言的現場培訓，而且還包括許多短期研討會和在綫研討會。Aimee負責監督Mango公司跨數據科學領域方麵的培訓課程開發，並定期參加R用戶組和見麵會。在業餘時裏，Aimee喜歡學習各種歐洲語言，並用攝影記錄她的旅行。

目錄

第1章　R語言社區 1

1．1 R語言簡史 1

1．1．1 S語言的誕生 1

1．1．2 R語言的誕生 2

1．2 R語言社區 3

1．2．1 郵件列錶 3

1．2．2 R語言手冊 4

1．2．3 在綫資源 4

1．2．4 R語言聯盟 4

1．2．5 用戶活動 5

1．3 R語言的開發 5

1．4 本章小結 6

1．5 本章答疑 6

1．6 課後研習 7

1．7 補充練習 7

* 2章　R語言環境 8

2．1 集成開發環境 8

2．1．1 R GUI 8

2．1．2 RStudio IDE 9

2．1．3 其他開發環境 10

2．2 R語法 10

2．2．1 控製颱 10

2．2．2 腳本 11

2．3 R對象 12

2．3．1 R包 12

2．3．2 搜索路徑 12

2．3．3 列齣對象 13

2．3．4 R的工作空間 14

2．4 使用R包 16

2．4．1 查找閤適的包 17

2．4．2 安裝R包 17

2．4．3 載入R包 19

2．5 內部幫助 20

2．6 本章小結 21

2．7 本章答疑 21

2．8 課後研習 22

2．9 補充練習 23

第3章　單模式數據結構 24

3．1 R的數據類型 24

3．2 嚮量、矩陣和數組 25

3．3 嚮量 25

3．3．1 創建嚮量 26

3．3．2 嚮量屬性 30

3．3．3 索引嚮量 32

3．4 矩陣 36

3．4．1 創建矩陣 37

3．4．2 矩陣屬性 39

3．4．3 索引矩陣 41

3．5 數組 44

3．5．1 創建數組 44

3．5．2 數組屬性 45

3．5．3 索引數組 45

3．6 單模式數據對象之間的關係 46

3．7 本章小結 47

3．8 本章答疑 47

3．9 課後研習 48

3．10 補充練習 49

第4章　多模式數據結構 50

4．1 多模式結構 50

4．2 列錶 51

4．2．1 列錶是什麼 51

4．2．2 創建空列錶 52

4．2．3 創建非空列錶 52

4．2．4 創建有元素名的列錶 53

4．2．5 創建列錶：總結 53

4．2．6 列錶屬性 54

4．2．7 索引列錶 55

4．2．8 索引列錶的子集 55

4．2．9 引用列錶的元素 58

4．2．10 添加列錶元素 60

4．2．11 列錶語法總結 61

4．2．12 為何要學習列錶 63

4．3 數據框 66

4．3．1 創建數據框 66

4．3．2 查詢數據框的屬性 67

4．3．3 選取數據框的列 67

4．3．4 添加數據框的列 67

4．3．5 索引數據框的列 68

4．3．6 作為矩陣引用 69

4．3．7 索引數據框總結 71

4．4 探索數據 71

4．4．1 數據的頂部和底部 72

4．4．2 數據視圖 72

4．4．3 匯總數據 74

4．4．4 可視化數據 74

4．5 本章小結 75

4．6 本章答疑 75

4．7 課後研習 77

4．8 補充練習 78

第5章　日期、時間和因子 80

5．1 處理日期和時間 80

5．1．1 創建日期對象 80

5．1．2 創建包含時間的對象 81

5．1．3 操控日期和時間 82

5．2 lubridate包 83

5．3 處理分類數據 84

5．3．1 創建因子 84

5．3．2 管理因子的水平 86

5．3．3 創建連續數據的因子 86

5．4 本章小結 87

5．5 本章答疑 88

5．6 課後研習 88

5．7 補充練習 89

第6章　常用R函數 90

6．1 R函數的用法 90

6．2 處理數值數據的函數 91

6．2．1 數學函數和運算符 91

6．2．2 統計匯總函數 92

6．2．3 模擬和統計分布 93

6．3 處理邏輯數據的函數 94

6．4 處理缺失數據的函數 95

6．5 處理字符數據的函數 96

6．5．1 處理簡單的字符 96

6．5．2 查找和替換 97

6．6 本章小結 98

6．7 本章答疑 98

6．8 課後研習 98

6．9 補充練習 99

第7章　編寫函數：* 一部分 100

7．1 為何要學習函數 100

7．2 創建簡單的函數 101

7．2．1 命名函數 102

7．2．2 定義函數的參數 103

7．2．3 函數作用域規則 104

7．2．4 返迴對象 104

7．3 If/Else結構 106

7．3．1 一個簡單的R示例 107

7．3．2 嵌套語句 108

7．3．3 使用一個條件 108

7．3．4 多個測試值 109

7．3．5 匯總成一個邏輯值 109

7．3．6 簡化邏輯輸入 110

7．3．7 反轉邏輯值 111

7．3．8 混閤條件 112

7．3．9 控製與/或語句 112

7．3．10 提前返迴 113

7．3．11 示例 114

7．4 本章小結 115

7．5 本章答疑 115

7．6 課後研習 116

7．7 補充練習 117

第8章　編寫函數：* 二部分 119

8．1 錯誤和警告 119

8．1．1 錯誤消息 120

8．1．2 警告消息 121

8．2 檢查輸入 122

8．3 省略號 124

8．3．1 使用省略號 125

8．3．2 用省略號傳遞圖形參數 125

8．4 檢查多值輸入 128

8．5 使用輸入定義 130

8．6 本章小結 133

8．7 本章答疑 133

8．8 課後研習 134

8．9 補充練習 135

第9章　循環和匯總 136

9．1 重復的任務 136

9．1．1 循環 136

9．1．2 for 循環 137

9．1．3 while循環 142

9．2 “應用”函數傢族 143

9．3 apply()函數 144

9．3．1 MARGIN 144

9．3．2 簡單的apply()用例 145

9．3．3 使用多個MARGIN 146

9．3．4 更高維結構使用apply() 147

9．3．5 給“待應用”函數傳遞

其他參數 148

9．3．6 在自定義函數中使用apply() 150

9．3．7 給函數傳遞額外參數 151

9．3．8 應用於數據框 152

9．4 lapply()函數 153

9．4．1 split()函數 154

9．4．2 分割數據框 155

9．4．3 用lapply()函數處理嚮量 157

9．4．4 “應用”輸入的次序 158

9．4．5 用lapply()函數處理數據框 160

9．5 sapply()函數 161

9．5．1 從sapply()返迴 162

9．5．2 為何要使用sapply() 164

9．6 tapply()函數 165

9．6．1 多個分組變量 165

9．6．2 多值返迴 166

9．6．3 從tapply()返迴值 168

9．7 本章小結 169

9．8 本章答疑 169

9．9 課後研習 170

9．10 補充練習 171

* 10章　導入和導齣 172

10．1 處理文本文件 172

10．1．1 讀入文本文件 173

10．1．2 讀入CSV文件 174

10．1．3 導齣文本文件 175

10．1．4 更快導入和導齣 175

10．1．5 高效數據存儲 175

10．1．6 所有權和其他格式 176

10．2 關係數據庫 177

10．2．1 RODBC 177

10．2．2 DBI 178

10．3 操作Microsoft Excel 179

10．4 本章小結 183

10．5 本章答疑 183

10．6 課後研習 184

10．7 補充練習 184

* 11章　數據操控和轉換 186

11．1 排序 186

11．1．1 數據框排序 187

11．1．2 降序排列 187

11．2 附加 188

11．3 閤並 188

11．3．1 閤並示例 189

11．3．2 缺失值 190

11．4 重復值 191

11．5 重組 192

11．5．1 用reshape進行重組 192

11．5．2 融閤 193

11．5．3 重鑄 194

11．5．4 用tidyr進行重組 195

11．6 數據整閤 197

11．6．1 使用“for”循環 197

11．6．2 使用“應用”函數 198

11．6．3 aggregate()函數 199

11．6．4 使用帶公式的aggregate() 199

11．6．5 根據指 定列使用aggregate() 201

11．6．6 計算baseline的差值 203

11．7 本章小結 204

11．8 本章答疑 204

11．9 課後研習 205

11．10 補充練習 205

* 12章　高效數據處理 206

12．1 dplyr：處理數據的新方式 206

12．1．1 創建dplyr（tbl_df）對象 207

12．1．2 排序 208

12．1．3 訪問子集 208

12．1．4 添加新列 210

12．1．5 閤並 211

12．1．6 整閤 212

12．1．7 管道操作符 215

12．2 用data．table高效處理數據 216

12．2．1 創建data．table 216

12．2．2 設置key 217

12．2．3 取子集 217

12．2．4 添加新行和新列 219

12．2．5 閤並 221

12．2．6 整閤 222

12．2．7 處理超大數據集的其他包 223

12．3 本章小結 224

12．4 本章答疑 224

12．5 課後研習 224

12．6 補充練習 225

* 13章　圖形 226

13．1 圖形設備和顔色 226

13．1．1 設備 226

13．1．2 顔色 227

13．2 高 級圖形函數 227

13．2．1 單變量圖形函數 228

13．2．2 plot()函數 230

13．2．3 圖形屬性 231

13．3 初級圖形函數 235

13．3．1 點和綫 235

13．3．2 文本 236

13．3．3 圖例 237

13．3．4 其他初級函數 239

13．4 圖形參數 239

13．5 控製布局 240

13．5．1 網格布局 240

13．5．2 layout()函數 241

13．6 本章小結 242

13．7 本章答疑 242

13．8 課後研習 243

13．9 補充練習 244

* 14章　ggplot2圖形包 245

14．1 ggplot2的哲學 245

14．2 快速繪圖和基本控製 246

14．2．1 使用qplot() 246

14．2．2 標題和軸 247

14．2．3 使用圖層 247

14．2．4 把圖形作為對象 248

14．3 更改繪製類型 249

14．3．1 繪製類型 249

14．3．2 組閤繪製類型 251

14．4 圖形屬性 251

14．4．1 控製圖形屬性 252

14．4．2 標度和圖例 254

14．4．3 處理分組數據 256

14．5 麵闆（分麵） 257

14．5．1 facet_grid()的用法 258

14．5．2 facet_wrap()的用法 259

14．5．3 從qplot()中進行分麵 260

14．6 定製繪圖 260

14．6．1 ggplot() 260

14．6．2 坐標係 264

14．7 主題和布局 265

14．7．1 調整單個繪圖 265

14．7．2 全局主題 266

14．7．3 圖例布局 266

14．8 ggvis的演變 267

14．9 本章小結 267

14．10 本章答疑 268

14．11 課後研習 268

14．12 補充練習 269

* 15章　lattice圖形 270

15．1 格子圖形的曆史 270

15．2 lattice包 271

15．3 創建簡單的lattice圖形 271

15．3．1 lattice圖形類型 272

15．3．2 繪製數據的子集 277

15．4 圖形選項 278

15．4．1 標題和軸 278

15．4．2 繪製類型和格式 279

15．5 多變量 280

15．6 數據的分組 281

15．7 使用麵闆 282

15．7．1 控製條頭 283

15．7．2 多個“By”變量 284

15．7．3 麵闆函數 285

15．8 控製樣式 290

15．8．1 預覽樣式 291

15．8．2 創建主題 292

15．8．3 使用主題 293

15．9 本章小結 294

15．10 本章答疑 294

15．11 課後研習 295

15．12 補充練習 295

* 16章　R模型和麵嚮對象 296

16．1 R中的統計模型 296

16．2 簡單的綫性模型 296

16．3 在R中評估模型 298

16．3．1 模型匯總 298

16．3．2 模型診斷圖 299

16．3．3 提取模型元素 300

16．3．4 作為列錶對象的模型 302

16．3．5 在繪圖中添加模型綫 304

16．3．6 模型預測 305

16．4 多元綫性迴歸 306

16．4．1 更新模型 306

16．4．2 比較嵌套模型 307

16．5 交互項 309

16．6 因子自變量 311

16．7 變量轉換 314

16．8 R和麵嚮對象 316

16．8．1 麵嚮對象 316

16．8．2 綫性模型方法 317

16．9 本章小結 318

16．10 本章答疑 318

16．11 課後研習 319

16．12 補充練習 319

* 17章　常見R模型 320

17．1 廣義綫性模型 320

17．1．1 GLM定義 321

17．1．2 擬閤GLM模型 321

17．1．3 擬閤高斯模型 322

17．1．4 glm對象 323

17．1．5 Logistic迴歸 325

17．1．6 泊鬆迴歸 327

17．1．7 GLM擴展 329

17．2 非綫性模型 329

17．2．1 非綫性迴歸 330

17．2．2 非綫性模型擴展 335

17．3 生存分析 336

17．3．1 ovarian數據框 336

17．3．2 刪失數據 336

17．3．3 估計生存函數 337

17．3．4 比例風險 341

17．3．5 生存模型擴展 344

17．4 時間序列分析 344

17．4．1 時間序列對象 344

17．4．2 分解時間序列 346

17．4．3 平滑 347

17．4．4 自相關 349

17．4．5 擬閤ARIMA模型 349

17．5 本章小結 352

17．6 本章答疑 352

17．7 課後研習 352

17．8 補充練習 353

* 18章　代碼提速 354

18．1 確定效率 354

18．1．1 性能分析 355

18．1．2 標準分析工具 355

18．2 初始化 356

18．3 嚮量化 357

18．3．1 什麼是嚮量化 358

18．3．2 怎樣編碼可以嚮量化 358

18．4 使用替換函數 360

18．5 管理內存使用 360

18．6 集成C++ 361

18．6．1 C++和Rcpp的使用時機 361

18．6．2 基本函數 362

18．6．3 在C++中使用R函數 364

18．7 本章小結 364

18．8 本章答疑 365

18．9 課後研習 365

18．10 補充練習 366

* 19章　構建包 367

19．1 為什麼要構建R包 367

19．2 R包的結構 368

19．2．1 創建包的結構 368

19．2．2 DESCRIPTION文件 369

19．2．3 NAMESPACE文件 370

19．2．4 R目錄 370

19．2．5 man目錄 371

19．3 代碼質量 371

19．4 用roxygen2自動創建文檔 372

19．4．1 函數的roxygen注釋塊 372

19．4．2 撰寫包的文檔 374

19．4．3 創建和更新幫助頁麵 374

19．5 用devtools構建包 375

19．5．1 檢查 375

19．5．2 構建 377

19．5．3 安裝 377

19．6 本章小結 378

19．7 本章答疑 378

19．8 課後研習 378

19．9 補充練習 379

* 20章　構建高 級包 380

20．1 擴展R包 380

20．2 開發測試框架 381

20．2．1 testthat介紹 381

20．2．2 將測試閤並進包中 383

20．3 在包中包含數據 384

20．4 包含用戶指南 386

20．4．1 在包中包含使用指南 386

20．4．2 撰寫使用指南 387

20．5 用Rcpp編碼 389

20．6 本章小結 390

20．7 本章答疑 390

20．8 課後研習 391

20．9 補充練習 391

* 21章　編寫R類 393

21．1 什麼是類 393

21．1．1 R中的麵嚮對象 394

21．1．2 為何要用麵嚮對象 394

21．1．3 為何要使用S3 396

21．2 創建新的S3類 396

21．3 泛型函數和方法 398

21．3．1 為算術操作符定義方法 399

21．3．2 列錶和屬性 400

21．3．3 創建新的泛型 401

21．4 在S3中繼承 402

21．5 創建S3文檔 403

21．6 S3的局限性 403

21．7 本章小結 404

21．8 本章答疑 404

21．9 課後研習 404

21．10 補充練習 405

* 22章　正式的類係統 406

22．1 S4 406

22．1．1 使用S4類 407

22．1．2 定義S4類 407

22．1．3 方法 410

22．1．4 定義新的泛型函數 411

22．1．5 多重分派 412

22．1．6 繼承 413

22．1．7 創建S4的文檔 414

22．2 引用類 415

22．2．1 創建新的引用類 415

22．2．2 定義方法 417

22．2．3 復製引用類的對象 419

22．2．4 創建引用類的文檔 420

22．3 R6類 421

22．3．1 公有成員和私有成員 421

22．3．2 R6示例 421

22．4 其他類係統 422

22．5 本章小結 422

22．6 本章答疑 423

22．7 課後研習 423

22．8 補充練習 424

* 23章　動態報告 425

23．1 什麼是動態報告 425

23．2 knitr包簡介 426

23．3 用RMarkdown生成

簡單的報告 426

23．3．1 RMarkdown文檔基礎 426

23．3．2 創建HTML文件 427

23．3．3 包含R的代碼和輸齣 428

23．4 用LaTeX生成報告 430

23．4．1 LaTeX文檔基礎 430

23．4．2 在LaTeX文檔中包含代碼 431

23．5 本章小結 433

23．6 本章答疑 433

23．7 課後研習 433

23．8 補充練習 434

* 24章　用Shiny創建網絡應用程序 435

24．1 簡單的Shiny應用程序 435



24．1．1 Shiny應用程序的結構 435

24．1．2 ui組件 436

24．1．3 server組件 437

24．2 響應式函數 439

24．2．1 為何需要響應式函數 439

24．2．2 創建一個簡單的響應式函數 440

24．3 交互式文檔 441

24．4 共享Shiny應用程序 442

24．5 本章小結 442

24．6 本章答疑 443

24．7 課後研習 443

24．8 補充練習 444

附錄A　安裝 445

《數據挖掘與洞察：Python實踐指南》 內容簡介 在這大數據時代，洞察力已成為企業和個人不可或缺的核心競爭力。而掌握高效的數據分析工具，則是挖掘這些寶貴洞察的關鍵。本書《數據挖掘與洞察：Python實踐指南》正是為瞭幫助您駕馭Python這一強大且靈活的語言，深入數據海洋，發現隱藏的模式、趨勢與關聯，從而做齣更明智的決策。 本書不以理論堆砌為重，而是將理論知識融於實操之中，通過大量貼近實際應用場景的代碼示例，引導讀者一步步掌握數據挖掘的核心技術。我們深知，對於初學者而言，理論與實踐的脫節是最大的障礙。因此，本書力求以最直觀、最易懂的方式，將復雜的概念轉化為可執行的代碼，讓您在動手實踐中學習，在解決問題的過程中成長。 第一部分：數據基礎與預處理 在進行任何深入的數據分析之前，對數據進行有效的理解、清洗和轉換是至關重要的一步。本部分將為您奠定堅實的數據基礎。 Python數據處理核心庫：Pandas的深度探索 DataFrame與Series： 我們將從Pandas最核心的兩個數據結構——DataFrame和Series入手，詳細講解它們的創建、索引、切片、數據類型以及基本的統計摘要。您將學會如何高效地加載和組織來自各種來源（CSV, Excel, 數據庫等）的數據。 數據清洗與缺失值處理： 真實世界的數據往往充滿“髒亂差”。本章將聚焦於缺失值的識彆與處理策略，包括刪除、填充（均值、中位數、眾數、嚮前/嚮後填充）等方法。同時，我們將探討異常值的檢測與處理，如使用箱綫圖、Z-score等方法，並提供相應的代碼實現。 數據轉換與特徵工程： 為瞭更好地滿足模型需求，數據往往需要經過一係列轉換。本書將涵蓋數據類型轉換、字符串處理、日期時間操作、數據閤並與連接（merge, join, concat）、分組聚閤（groupby）等常用技巧。更重要的是，我們將介紹特徵工程的基礎概念，如創建新特徵、編碼分類變量（One-Hot Encoding, Label Encoding）、數據標準化與歸一化等，這些都是提升模型性能的關鍵步驟。 數據可視化：用圖說話，揭示隱藏的規律 Matplotlib與Seaborn： 數據可視化是將抽象數據轉化為直觀洞察的強大工具。本部分將重點介紹Python中最流行的兩個可視化庫：Matplotlib和Seaborn。您將學會如何創建各種類型的圖錶，包括摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、箱綫圖等，並掌握如何調整圖錶的樣式、顔色、標簽和標題，使其清晰地傳達信息。 探索性數據分析（EDA）的可視化實踐： 我們將通過實際案例，演示如何利用可視化工具進行探索性數據分析。例如，通過散點圖觀察兩個變量之間的關係，通過直方圖瞭解單個變量的分布，通過箱綫圖比較不同組彆數據的差異。學會用圖錶來發現數據中的模式、趨勢和異常，為後續建模提供依據。 第二部分：機器學習算法與模型構建 在數據預處理和探索性分析完成後，我們將進入激動人心的數據挖掘核心——機器學習。本書將循序漸進地介紹幾種最常用且有效的機器學習算法。 監督學習：預測與分類 綫性迴歸與邏輯迴歸： 從最基礎的迴歸算法開始，講解綫性迴歸用於預測連續值。隨後，我們將深入講解邏輯迴歸，它在二分類和多分類問題中的廣泛應用，以及其背後的概率解釋。我們將通過代碼演示如何訓練模型、評估模型（MSE, R-squared, Accuracy, Precision, Recall, F1-score）並進行預測。 決策樹與隨機森林： 決策樹因其直觀易懂的特性而備受青睞。本書將詳細講解決策樹的構建原理、剪枝技術以及在分類和迴歸問題中的應用。在此基礎上，我們將介紹更強大的集成學習方法——隨機森林，它通過組閤多個決策樹來提高模型的魯棒性和準確性，並學習如何使用Scikit-learn庫高效地實現它們。 支持嚮量機（SVM）： SVM是一種強大的分類算法，尤其擅長處理高維數據。我們將解釋SVM的核心思想，包括最大間隔分類器、核技巧等，並演示如何在Python中應用SVM解決實際問題。 K近鄰（KNN）： KNN作為一種簡單的非參數算法，在分類和迴歸問題中都有應用。我們將講解KNN的原理，並學習如何選擇閤適的K值以及距離度量。 無監督學習：發現數據中的結構 K-Means聚類： 聚類是無監督學習中最常見的任務之一，旨在將數據劃分為不同的組。我們將深入講解K-Means算法的原理、步驟以及如何在Python中實現。本書將指導您如何選擇閤適的K值（如肘部法則、輪廓係數）並可視化聚類結果。 主成分分析（PCA）： PCA是一種常用的降維技術，旨在減少數據的維度同時保留盡可能多的信息。我們將解釋PCA的數學原理，以及它在數據可視化、去除冗餘特徵和加速模型訓練中的作用，並提供Python實現。 第三部分：模型評估、優化與實踐應用 訓練齣模型隻是第一步，如何評估模型的優劣，並對其進行優化，是實現數據價值的關鍵。 模型評估指標的深入理解 分類模型評估： 除瞭Accuracy，我們將深入探討Precision, Recall, F1-score, ROC麯綫與AUC值等更全麵的分類模型評估指標，並理解它們各自的含義和適用場景，幫助您更準確地判斷模型的性能。 迴歸模型評估： 我們將詳細講解均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）以及決定係數（R-squared）等迴歸模型評估指標，並理解它們的差異與應用。 模型選擇與調優 交叉驗證： 為瞭避免模型過擬閤，我們將詳細介紹交叉驗證（K-Fold Cross-Validation）技術，並演示如何在Python中進行實現，從而更客觀地評估模型的泛化能力。 超參數調優： 大多數機器學習模型都有需要手動設定的超參數，這些超參數的選擇對模型性能至關重要。本書將介紹網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等常用的超參數調優技術，並指導您如何使用它們來找到最佳的模型參數組閤。 實際項目案例分析 電商用戶行為分析： 我們將通過一個電商場景，演示如何從原始用戶行為數據齣發，進行數據清洗、特徵工程，然後使用分類算法預測用戶流失，或使用聚類算法進行用戶分群。 金融風險預測： 學習如何處理金融領域的數據，構建一個模型來預測貸款違約風險，強調數據預處理、特徵選擇和模型評估的重要性。 文本情感分析入門： 簡要介紹文本數據的處理方法，並使用簡單的文本分類模型來預測文本的情感傾嚮。 本書特點 強調實踐，而非理論堆砌： 每一章節都配有豐富的Python代碼示例，讀者可以邊學邊練，直接將知識轉化為技能。 循序漸進，結構清晰： 從數據基礎到機器學習算法，再到模型評估與應用，內容邏輯嚴謹，適閤不同層次的讀者。 貼近實際，案例豐富： 選取的案例均來源於真實場景，具有較強的實用性和指導意義。 使用現代Python數據科學棧： 重點介紹Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等主流庫，讓您掌握當前數據科學領域最核心的工具。 注重理解，而非死記硬背： 盡量解釋算法背後的原理，幫助讀者建立對數據的深刻理解，從而能夠靈活應用。 目標讀者 本書適閤以下人群： 希望學習數據挖掘和機器學習的初學者。 需要掌握Python進行數據分析的在校學生或職場人士。 希望從數據中獲取商業洞察的業務分析師、市場營銷人員、産品經理等。 對人工智能和數據科學感興趣的任何人士。 通過本書的學習，您將能夠熟練運用Python進行數據的采集、清洗、轉換、可視化、建模和評估，掌握從海量數據中提煉有價值信息的能力，為您的學習、工作和職業發展注入強勁動力。讓我們一同踏上這場精彩的數據探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經在數據分析領域摸爬滾打瞭幾年的老兵，我總是懷揣著對更高效、更優雅的數據處理方式的追求。雖然我用R也有一段時間瞭，但總覺得自己的技術棧不夠紮實，遇到一些復雜的數據處理場景時，總會感覺力不從心，不得不花費大量時間去查閱資料，甚至自己重新造輪子。這次拿到《R語言入門經典》，一開始並沒有抱太大的期望，畢竟“入門”這個詞聽起來就比較基礎。然而，翻開後我纔發現，這本書的“入門”絕不是淺嘗輒止，而是以一種非常係統、非常深入的方式，重新梳理瞭R語言的核心概念和高級技巧。書中對於數據框（data frame）的深入剖析，以及各種數據轉換、閤並、重塑的巧妙方法，讓我豁然開朗。我之前一直模糊不清的apply族函數，在這本書裏得到瞭清晰的解釋和實用的應用場景。更讓我驚喜的是，書中還觸及瞭一些更高級的主題，比如麵嚮對象編程在R中的應用，以及一些常用的性能優化技巧。讀完這本書，我感覺自己對R的理解上升到瞭一個新的高度，很多之前覺得棘手的問題，現在都能迎刃而解。

評分☆☆☆☆☆

我是一名長期使用Excel進行數據管理和簡單分析的職場人士，最近公司大力推廣數據驅動決策，我意識到Excel已經無法滿足日益增長的數據分析需求，於是我下決心學習R語言。初次接觸R，我感覺它和Excel的操作邏輯完全不同，學習麯綫 seemed very steep。市麵上關於R的書籍很多，但我總是被那些晦澀難懂的術語和復雜的代碼嚇退。《R語言入門經典》這本書的齣現，簡直是及時雨。它的語言風格非常平實，沒有過多的專業術語，而且用瞭很多我能理解的比喻來解釋概念。比如，書中將數據框比作一個錶格，將嚮量比作一列數據，這些形象的比喻讓我很快就抓住瞭R語言的基本框架。更重要的是，書中提供瞭大量與實際工作場景息息相關的案例，比如如何導入Excel數據、如何進行數據清洗、如何製作簡單的報錶圖等。我能夠直接將學到的知識應用到我的工作中，這讓我非常有成就感，也更有動力繼續深入學習。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對編程有著濃厚興趣但又缺乏係統訓練的自學者，我一直在尋找一本能夠帶領我真正掌握一門編程語言的書籍。《R語言入門經典》這本書，從某種意義上說，重新定義瞭我對“編程入門”的認知。它不僅僅是教我如何輸入代碼，而是引導我思考“為什麼”要這樣做。書中對於函數式編程思想的引入，以及如何利用R語言構建更靈活、更可復用的代碼，讓我受益匪淺。我開始意識到，編寫齣能夠工作的代碼隻是第一步，編寫齣清晰、高效、易於維護的代碼纔是真正的目標。這本書在邏輯結構上也非常嚴謹，循序漸進，沒有跳躍式的講解，讓我能夠一步步地建立起對R語言的理解。尤其是在處理復雜數據結構和編寫自定義函數方麵，這本書給齣瞭非常深入的指導。我感覺我不再是被動地跟隨教程，而是開始主動地去探索R語言的可能性，去設計自己的解決方案。這本書讓我看到瞭R語言更廣闊的應用前景，也讓我對自己的編程能力充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我是一名還在校的統計學專業的學生，平時接觸R的機會非常多，也深知掌握R語言的重要性。我們學校的課程很多都是理論知識，而《R語言入門經典》這本書就像一座橋梁，將那些抽象的統計學概念與實際的R語言編程完美地結閤起來。書中提供的案例不僅僅是代碼的堆砌，而是緊密圍繞著統計學的各種應用場景，比如假設檢驗、迴歸分析、方差分析等等。我可以通過書中的代碼，親眼看到這些統計方法在R中是如何實現的，以及如何利用R進行數據可視化來直觀地呈現分析結果。這種將理論與實踐相結閤的學習方式，極大地加深瞭我對統計學知識的理解。而且，書中對於可視化部分的講解也特彆到位，ggplot2的用法被講解得通俗易懂，我學會瞭如何創建各種精美的圖錶，這對於我寫論文和做項目非常有幫助。這本書真的是我學習R語言和統計學的得力助手，為我未來的學習和研究打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是R語言學習者的一盞明燈！我當初剛接觸R的時候，簡直是一頭霧水，各種函數、語法看得我頭疼欲裂，總感覺彆人學得那麼輕鬆，自己卻寸步難行。市麵上也看過一些資料，但要麼過於學術，要麼過於零散，很難形成一個完整的知識體係。直到我翻開瞭《R語言入門經典》，纔發現R的學習原來可以如此循序漸進，而且充滿樂趣。書中從最基礎的環境搭建、變量類型講起，一點點深入到數據結構、控製流，再到函數的使用和自定義，每一步都講解得非常細緻，並且配有大量的示例代碼，讀起來一點都不枯燥。作者仿佛能洞察初學者可能會遇到的每一個難點，提前給齣解釋和解決方案。最令我印象深刻的是，書中不僅僅是教你如何“使用”R，更強調“理解”R的底層邏輯，這對於打下堅實的基礎至關重要。我感覺自己不再是被動地記憶語法，而是真正理解瞭代碼是如何工作的。這種由內而外的學習方式，讓我對R的掌握度大大提升，也讓我對後續更深入的學習充滿瞭信心。