R數據挖掘入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 山本義郎，藤野友和，久保田貴文 著，硃建春 譯

圖書標籤:

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

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115478788

版次：1

商品編碼：12342236

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：大32開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：198

正文語種：中文

編輯推薦

1.從理論基礎到實例應用，邊學習邊實踐！
2.網羅數據挖掘中10種經典、常用的方法！
迴歸分析/Logistic迴歸分析/決策樹分析/支持嚮量機/記憶基礎推理/聚類分析/自組織映射/主成分分析/對應分析/關聯規則分析
3.圖文並茂，示例豐富，結閤可下載的R代碼和數據，讓你親自體驗數據挖掘的流程！

如何預測郵件是否為垃圾郵件？
如何判斷顧客會同時購買哪些商品？
如何根據股價數據判斷經濟的景氣程度？
如何從SNS獲取數據並分析？
……
大數據時代，必須瞭解數據挖掘！
本書首先介紹R的基礎知識以及使用R進行數據挖掘的流程；然後結閤具體示例、代碼和圖錶介紹數據挖掘的10種常用方法；* 後介紹數據挖掘的實戰案例，涉及多種方法的比較以及實際的大規模數據的分析。本書詳略得當，脈絡清晰，讓你輕鬆入門數據挖掘。

內容簡介

本書使用R，結閤大量實例，詳細介紹瞭數據挖掘的理論和分析方法。全書分為3部分：* 1部分簡單介紹瞭使用R進行數據挖掘的流程和數據挖掘的概要；* 2部分介紹瞭數據挖掘的10種常用方法，並在此基礎上使用R實際進行數據挖掘；第3部分結閤實際的數據挖掘事例介紹瞭如何使用這些方法。本書適閤數據挖掘的初學者，以及正在從事數據分析相關工作，想瞭解更多分析方法的讀者閱讀。

作者簡介

山本義郎（作者）
日本東海大學理學部數學係教授。著有《統計數據的可視化》《統計學序論》《概率統計序論 第 2版》（閤著）。執筆本書* 2章、第6章、第9章、* 11章、* 12章、* 13章。
藤野友和（作者）
日本福岡女子大學國際文理學部講師。著有《統計數據的可視化》（閤著）。執筆本書* 1章、第3章、第4章、第8章。
久保田貴文（作者）
日本多摩大學經營信息學部副教授。執筆本書第5章、第7章、* 10章、* 14章。
硃建春（譯者）
畢業於北京大學計算機係，曾在聯想集團任職多年，是國內較早從事Windows掌上電腦和智能手機的係統和應用軟件開發的IT工作者。後長期擔任對日軟件外包開發項目經理。

目錄

第I部分　使用R進行數據挖掘的準備 1
* 1章　基於R的數據分析入門．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1．1　R及RStudio的安裝．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1．2　RStudio的基本操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1．3　R語言入門．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1．3．1　作為計算器使用的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1．3．2　嚮量——R的基本數據結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1．3．3　嚮量變量的賦值和運算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1．3．4　數組和矩陣．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1．3．5　因子型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1．3．6　列錶．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1．3．7　數據框．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1．4　獲取外部數據．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1．5　數據匯總．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
1．6　安裝程序包．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1．7　基於dplyr程序包的數據框操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1．8　數據的可視化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1．8．1　柱狀圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
1．8．2　直方圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1．8．3　箱形圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1．8．4　散點圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1．8．5　逐層繪製的圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
* 2章　數據挖掘概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2．1　大數據和數據挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2．2．1　業務理解（Business Understanding）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2．2　CRISP-DM．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2．2．2　數據理解（Data Understanding）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2．2．3　數據準備（Data Preparation）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2．2．4　建模（Modeling）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2．2．5　評估（Evaluation）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2．2．6　運用（Deployment）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2．3．1　數據的種類和建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2．3　數據挖掘的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2．3．2　預測和判彆．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2．3．3　分類和聚類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2．3．4　維規約．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2．3．5　規則發現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
第II部分　數據挖掘的方法 43
第3章　迴歸分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3．1　一元迴歸分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3．2　多元迴歸分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
第4章　Logistic迴歸分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
4．1　數據準備．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
4．2　使用一個解釋變量進行預測．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
4．3　使用兩個及以上的解釋變量進行預測．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
第5章　決策樹分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
5．1　使用分類樹的判彆．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
5．2　使用迴歸樹的預測．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
第6章　支持嚮量機．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
6．1　支持嚮量機的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
6．2　類彆預測的例子．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
6．3　數值預測的例子．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
第7章　記憶基礎推理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
7．1　k* 近鄰法的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
7．2　變量的基準化和標準化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94
第8章　聚類分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
8．1　聚類分析的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
8．2　層次聚類分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．97
8．3　執行層次聚類分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．99
8．4　可視化進階．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103
8．5　非層次聚類分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．107
8．6　執行非層次聚類分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．107
第9章　自組織映射．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．110
9．1　自組織映射的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．110
9．2　基於自組織映射的分析實例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．111
9．3　基於自組織映射的分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．120
* 10章　主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．129
10．1　主成分分析的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．129
10．2　對象數據的準備．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．132
10．3　執行主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．135
* 11章　對應分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．141
11．1　對應分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．141
11．2　多重對應分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．144
* 12章　關聯規則分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．149
12．1　關聯規則及其評價指標．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．149
12．2　關聯規則分析的實例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．151
12．3　關聯規則分析的應用實例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．159
第III部分　數據挖掘實戰 165
* 13章　對各種預測方法的評估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．167
13．1　關於預測方法的評估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．167
13．2　類彆預測的判彆方法的比較．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．168
13．2．1　Logistic迴歸分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．168
13．2．2　決策樹分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．173
13．2．3　支持嚮量機．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．175
13．3　數值預測方法的比較．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．176
13．3．1　多元迴歸分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．176
13．3．2　決策樹分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．178
13．3．3　支持嚮量機．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．180
* 14章　用股價數據生成綜閤指數．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．181
14．1　獲取股價數據．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．181
14．2　根據股價數據生成綜閤指數．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．183
* 15章　SNS數據的分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．189
15．1　微博API．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．189
15．2　通過R獲取微博信息．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．192
15．3　分詞及詞頻統計．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．195
15．4　詞雲圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．197

探索數據背後隱藏的價值：開啓智慧決策的新篇章 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業、科研機構乃至個人最寶貴的資産之一。然而，海量的數據本身並不能直接帶來價值，真正能夠釋放其潛力的，是深入挖掘、理解和應用的能力。本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次激動人心的探索之旅，旨在揭示數據背後潛藏的規律，幫助您掌握洞察復雜世界、做齣明智決策的關鍵技能。 我們身處一個前所未有的數據驅動的時代。從社交媒體上的用戶行為，到醫療影像的細微差彆，再到金融市場的波動，數據無處不在，以驚人的速度生成和積纍。這些數據蘊含著豐富的信息，能夠幫助我們理解趨勢、預測未來、優化流程，甚至發現全新的機遇。然而，如何從這些龐雜無序的數據中提取有價值的洞見，一直是一個巨大的挑戰。許多人被海量的數據所淹沒，卻不知道從何入手，也不知道如何將這些零散的信息轉化為可行的行動。 本書正是為瞭解決這一痛點而生。我們相信，無論您是擁有豐富行業經驗的業務決策者，還是希望在學術研究中尋求突破的研究人員，抑或是渴望提升自身數據分析能力的專業人士，掌握數據挖掘的精髓都將為您打開一扇通往智慧決策的新大門。我們並非簡單地羅列枯燥的算法或晦澀的代碼，而是希望通過清晰的邏輯、生動的案例和循序漸進的引導，讓您真正理解數據挖掘的核心思想，並將其靈活應用於實際問題。 數據挖掘：從感知到洞察的藝術 想象一下，您麵前擺放著一份關於客戶購買行為的詳細記錄。這份記錄可能包含瞭數百萬條條目，涉及顧客的年齡、性彆、地理位置、購買時間、購買商品、瀏覽記錄等等。這份數據本身隻是冰冷的事實，但如果能夠運用數據挖掘的技術，您就能從中發現意想不到的規律。也許您會發現，在某個特定的季節，某個年齡段的女性顧客特彆偏愛購買某類商品；或者，某個地理區域的顧客在工作日晚上更容易購買某些特定類彆的産品。這些發現，將能夠幫助您更精準地定位目標客戶，優化營銷策略，甚至預測未來的銷售趨勢。 這就是數據挖掘的魅力所在。它不僅僅是統計學的延伸，更是將統計學、機器學習、數據庫技術以及領域知識融為一體的交叉學科。它關注的不僅是“是什麼”，更是“為什麼”以及“接下來會發生什麼”。它就像一位經驗豐富的偵探，從紛繁復雜的綫索中抽絲剝繭，發現隱藏在錶象之下的真相。 本書將帶領您經曆一場由淺入深的學習過程： 理解數據的本質與價值： 在正式深入技術之前，我們將首先探討數據在現代社會中的重要性，以及不同類型的數據所蘊含的不同價值。您將瞭解到，數據不僅僅是數字和文本，它們是連接過去、現在和未來的橋梁。我們將討論數據的質量、可靠性和潛在的偏見，為後續的數據處理和分析奠定堅實的基礎。 探索數據的奧秘： 數據挖掘的旅程始於對數據的初步探索。您將學習如何通過可視化技術，如散點圖、直方圖、箱綫圖等，直觀地理解數據的分布、識彆異常值、發現變量之間的潛在關係。這些探索性的數據分析（EDA）步驟，就像給數據“畫像”，幫助我們對數據有一個初步的整體認識，並為後續的建模提供方嚮。 構建預測模型： 預測是數據挖掘中最具吸引力的應用之一。您將接觸到各種強大的預測模型，例如： 迴歸分析： 學習如何建立模型來預測連續數值，比如預測房屋價格、股票走勢，或者客戶的消費金額。我們將深入理解綫性迴歸、多項式迴歸等經典方法，以及它們的假設和局限性。 分類模型： 掌握如何將數據劃分為不同的類彆，例如判斷一封郵件是否為垃圾郵件，或者預測一個客戶是否會流失。您將瞭解邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等經典而有效的分類算法，並學習如何評估它們的性能。 聚類分析： 學習如何將相似的數據點分組，發現數據中隱藏的自然結構。例如，您可以根據客戶的購買習慣將他們劃分為不同的細分市場，以便進行更具針對性的營銷。我們將探討K-means、層次聚類等常用的聚類算法。 揭示數據中的關聯與模式： 除瞭預測，發現數據中隱藏的關聯和模式也至關重要。 關聯規則挖掘： 您將學習如何找齣數據項之間的有趣關聯，最經典的例子就是“購物籃分析”，比如發現購買尿布的顧客很可能同時購買啤酒。這對於商品陳列、捆綁銷售和推薦係統具有極大的價值。 序列模式挖掘： 瞭解如何識彆數據中按時間順序齣現的模式，例如分析用戶在網站上的瀏覽路徑，以優化用戶體驗。 處理和準備數據： 真實世界的數據往往是混亂和不完整的。本書將詳細介紹數據預處理技術，包括： 數據清洗： 如何處理缺失值、異常值和重復數據。 特徵工程： 如何從原始數據中創建更有意義的特徵，以提升模型的性能。 數據轉換： 如何進行數據標準化、歸一化和編碼，以適應不同算法的要求。 評估與優化模型： 建立模型隻是第一步，如何知道模型的好壞，如何讓模型變得更好，同樣重要。您將學習各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等，並瞭解如何通過交叉驗證、網格搜索等技術來優化模型參數，提升模型的泛化能力。 將洞見轉化為行動： 數據挖掘的最終目的是將數據洞見轉化為實際的業務價值。本書將探討如何將數據挖掘的結果有效地傳達給非技術背景的決策者，以及如何基於數據洞見製定更明智的業務策略。 誰將從本書中受益？ 本書的內容經過精心設計，旨在服務於廣泛的讀者群體： 業務分析師和市場營銷人員： 學習如何利用數據來理解客戶行為，優化營銷活動，提升銷售業績，並發現新的市場機會。 産品經理和運營專傢： 瞭解如何通過數據分析來評估産品性能，改進用戶體驗，並優化運營流程。 金融從業人員： 掌握如何利用數據挖掘技術進行風險評估，欺詐檢測，以及預測市場趨勢。 科研人員和學者： 獲得處理和分析復雜數據集的強大工具，為學術研究提供新的視角和方法。 IT專業人士和數據科學傢： 鞏固基礎知識，擴展技術視野，並瞭解如何將理論知識應用於實際項目。 任何對數據充滿好奇的人： 如果您對數據背後的故事感到好奇，希望能夠從數據中獲得更深的理解，本書將是您的理想起點。 學習方法與理念 本書的核心理念是“實踐齣真知”。我們並非僅僅停留在理論層麵，而是力求通過豐富的案例研究和詳細的操作指導，讓您在學習過程中能夠親手實踐。您將瞭解到如何將學到的知識應用到實際的數據集上，從而真正掌握數據挖掘的技能。我們強調理解算法背後的邏輯，而非死記硬背公式，確保您能夠靈活運用所學知識，解決各種復雜的問題。 我們深知，數據挖掘領域的技術發展日新月異，但其核心的思維方式和解決問題的框架卻是相對穩定的。本書將著重於傳授這些核心的理念和方法，讓您能夠具備持續學習和適應新技術的能力。我們鼓勵您帶著問題去閱讀，帶著實踐去思考，讓數據挖掘成為您解決問題、驅動創新的有力武器。 開啓您的數據探索之旅 踏上這段數據挖掘的旅程，您將不僅僅是學會瞭一套技術，更是掌握瞭一種全新的思維方式。您將能夠以更敏銳的視角審視周圍的世界，從看似混亂的數據中發現秩序，從海量的信息中提煉齣智慧。您將能夠做齣更明智的決策，更有效地解決問題，並最終釋放數據中蘊藏的巨大潛力。 讓我們一起，用數據點亮決策的道路，用洞察引領未來的方嚮。本書期待與您一同開啓這段精彩的數據探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就聽說過，一直想找一本入門級的R語言數據挖掘書籍，終於入手瞭《R數據挖掘入門》。剛拿到書的時候，我就被它厚實的質感吸引瞭，封麵設計也很簡潔大氣。迫不及待地翻開，首先映入眼簾的是清晰的目錄，內容安排得非常閤理，從基礎概念到進階技巧，循序漸進，讓零基礎的讀者也能快速上手。我尤其欣賞作者在講解概念時，總是能用通俗易懂的語言，配閤生動的例子，讓我感覺不再是枯燥的技術術語，而是一個個活生生的應用場景。比如，在介紹數據清洗時，作者沒有直接拋齣復雜的代碼，而是先分析瞭實際數據中可能遇到的各種“髒”數據，然後一步步教我們如何用R來處理，這種由淺入深的講解方式，讓我學起來非常有成就感。而且，書中的代碼示例都非常貼閤實際，直接復製粘貼就能運行，這對於初學者來說簡直是福音，可以省去大量調試代碼的時間，更專注於理解算法的原理和應用。我特彆喜歡其中關於數據可視化那一章，作者介紹瞭多種R繪圖包，並給齣瞭大量精美的圖錶示例，這些圖錶不僅直觀，而且信息量巨大，讓我徹底理解瞭數據背後的故事。這本書真的顛覆瞭我對數據挖掘的認知，原來它並不像我想象的那麼高不可攀。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據分析和挖掘領域充滿好奇，但苦於找不到閤適的入門教材。《R數據挖掘入門》這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位循循善誘的老師，引導我一步步探索數據世界的奧秘。書中對R語言的基礎知識講解得非常到位，包括安裝、基本語法、數據結構等等，完全照顧到瞭完全沒有接觸過R的讀者。更重要的是，作者巧妙地將R語言的學習與數據挖掘的實際應用結閤起來，讓我邊學邊練，學到的知識立刻就能派上用場。例如，在講到聚類分析時，作者不僅介紹瞭K-means等經典算法，還深入剖析瞭其應用場景，並提供瞭用R實現的代碼，讓我親手操作，感受算法的魅力。我印象最深刻的是書中關於特徵工程的部分，作者列舉瞭各種常用的特徵提取和構造方法，並用實際案例說明如何用R來實現，這讓我受益匪淺。以前總覺得數據挖掘就是寫寫代碼、跑跑模型，但讀瞭這本書，我纔明白，好的數據挖掘離不開對業務的理解和對數據的洞察，而這本書恰恰在這方麵給予瞭我很多啓發。它的排版也很舒適，字體大小適中，章節劃分清晰，閱讀體驗極佳。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，掌握一門強大的工具，是進行數據挖掘的前提。《R數據挖掘入門》這本書正是這樣一本能夠幫助我熟練運用R語言進行數據挖掘的寶典。它不僅僅是 R 語言的語法手冊，更是數據挖掘的實戰指南。作者在書中詳細介紹瞭 R 語言在數據挖掘中的各種應用，從數據加載、清洗、轉換，到探索性數據分析、特徵選擇，再到各種監督和無監督學習算法的實現，幾乎涵蓋瞭數據挖掘的全過程。我特彆欣賞作者在講解模型評估時，不僅介紹瞭常見的評估指標，還結閤 R 語言的代碼，演示瞭如何通過交叉驗證等方法來評估模型的泛化能力，這對於避免過擬閤至關重要。書中還包含瞭一些高級主題，比如文本挖掘和時間序列分析，這些內容讓我對數據挖掘有瞭更深入的認識。最讓我驚喜的是，書中還提供瞭一些進階的學習資源和社區的鏈接，這對於我未來持續學習和深入研究非常有幫助。這本書真的讓我覺得，數據挖掘不再是遙不可及的科學，而是可以通過 R 語言和這本書的指導，一步步實現的技能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學充滿熱情但又缺乏係統性指導的學習者，《R數據挖掘入門》這本書無疑是我的一大收獲。它以一種極其友好的方式，將復雜的數據挖掘概念和 R 語言編程技巧融閤在一起。書中對 R 語言基礎知識的介紹，如數據框、列錶、函數等，都非常詳盡，即使是初次接觸 R 的讀者，也能迅速建立起紮實的編程基礎。更難得的是，作者在講解數據挖掘算法時，並沒有停留在理論層麵，而是深入到 R 語言的實際操作。例如，在介紹邏輯迴歸時，作者不僅解釋瞭算法的原理，還詳細演示瞭如何使用 R 的 glm() 函數進行模型構建和參數解釋，以及如何通過 ROC 麯綫等工具來評估模型性能。書中對數據預處理的講解也尤為細緻，包括缺失值處理、異常值檢測、數據標準化等，這些都是數據挖掘過程中至關重要的一步。我特彆喜歡書中對關聯規則挖掘的介紹，作者通過一個生動的購物籃分析案例，讓我理解瞭 Apriori 算法的原理和 R 中的實現，這種“學以緻用”的感覺非常棒。這本書的整體結構清晰，邏輯性強，閱讀過程中幾乎沒有遇到障礙，讓我能夠沉浸在知識的學習中。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前接觸過一些數據挖掘的書籍，但總覺得要麼太理論化，要麼太零散，很難形成係統的知識體係。《R數據挖掘入門》這本書真的讓我眼前一亮。它最大的優點在於內容的係統性和實踐性。作者從數據挖掘的整體流程齣發，涵蓋瞭數據預處理、特徵工程、模型構建、模型評估等各個環節，每個環節都講解得深入淺齣，並且配以大量的R語言代碼示例。我特彆喜歡書中對各種機器學習算法的介紹，不僅講解瞭算法原理，還重點強調瞭它們在R中的實現方式和參數調優技巧。例如，在講解決策樹時，作者詳細解釋瞭剪枝策略，並給齣瞭如何在R中可視化決策樹的代碼，這對於我理解算法內部機製非常有幫助。書中的案例也非常貼近實際應用，涉及瞭金融、電商、醫療等多個領域，讓我能夠看到數據挖掘在不同場景下的應用價值。我嘗試著按照書中的步驟，對一些公開數據集進行瞭分析，竟然取得瞭不錯的結果，這極大地增強瞭我的信心。這本書的語言風格也很樸實，沒有太多華麗的辭藻，直奔主題，讓讀者能夠快速掌握核心知識。