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出版社： 人民邮电

ISBN：9787115478788

商品编码：26385623363

R数据挖掘入门

出版信息

书 名R数据挖掘入门

系列书名图灵程序设计丛书

执行编辑关于本书的内容有任何问题，请联系 刘香娣

书 号978-7-115-47878-8

定 价45.00 元

页 数208

印刷方式单色

开 本大32开

出版状态正在排版45.00

本书特色

1. 利用真实的数据，通过实际的操作，帮助读者理解数据挖掘；
2. 详细介绍了10大常用的数据挖掘方法；
2. R脚本可免费下载；
3. 结合大量实际的例子和插图解说，适合入门。本书是数据挖掘的入门书。书中结合大量使用了R的算法例题，详细介绍了数据挖掘的理论和分析方法。全书分为3部分：第1部分为“使用R进行数据挖掘的准备”，简单介绍了使用R进行数据挖掘的流程和数据挖掘的概要；第2部分为“数据挖掘的方法”，介绍了数据挖掘的10种常用方法，包括回归分析、逻辑回归分析、决策树分析、SVM、MBR、聚类分析、SOM、主成分分析、对应分析、关联规则分析，并在此基础上使用R实际进行数据分析；第3部分为“数据挖掘实战”，结合实际的数据挖掘事例介绍了如何使用这些方法。本书希望通过真实的数据和实际的操作，帮助读者理解数据挖掘。

探索数据深层价值：一本引领您步入 R 语言数据挖掘殿堂的实践指南 在这个数据爆炸的时代，从海量信息中提炼出有价值的洞察，已经成为各行各业成功的关键。数据挖掘，作为一门结合统计学、机器学习和计算机科学的交叉学科，为我们提供了理解数据、发现模式、预测趋势的强大武器。而 R 语言，凭借其强大的统计分析能力、丰富的开源包生态以及活跃的社区支持，更是成为了数据挖掘领域不可或缺的利器。 本书并非仅仅罗列枯燥的理论，而是致力于为所有渴望掌握 R 语言数据挖掘核心技能的读者，提供一条清晰、实用且充满乐趣的学习路径。我们深知，理论的构建需要扎实的实践来支撑，而 R 语言的强大之处，恰恰体现在其灵活的编程实现和直观的可视化能力。因此，本书将以“案例驱动”和“代码实践”为核心，引导您逐步深入数据挖掘的各个关键环节。 为什么选择 R 语言进行数据挖掘？ 或许您对数据挖掘已经有所了解，但对其实现工具的选择感到困惑。Python 固然强大，但 R 语言在统计建模、可视化以及生物统计、金融计量等领域的深厚积淀，使其在许多数据挖掘场景下拥有独特的优势。本书将带您领略 R 语言在数据处理、模型构建、结果评估和报告呈现方面的便捷与高效。您将学会如何利用 R 强大的数据结构（如向量、矩阵、数据框）和函数式编程的特性，优雅地处理复杂数据；如何通过 R 丰富的可视化库（如 `ggplot2`）将抽象的数据转化为生动的图表，从而更直观地理解数据规律和模型表现。 本书将带您掌握什么？ 本书内容紧密围绕 R 语言在实际数据挖掘项目中的应用展开，重点讲解核心算法的原理、 R 语言的实现以及结果的解读。我们将从基础的数据预处理入手，逐步过渡到模型构建和评估，最终让您能够独立完成一个初步的数据挖掘项目。 第一篇：数据挖掘的基石——R 语言与数据预处理 在正式进入数据挖掘算法之前，打下坚实的基础至关重要。本篇将引导您： R 语言基础与开发环境搭建： 无论您是 R 语言新手还是有一定基础，我们都会提供清晰的 R 语言基础语法回顾，并指导您搭建高效的 R 开发环境，包括 R 软件的安装、RStudio IDE 的使用，以及常用 R 包的管理。 数据导入与管理： 掌握从不同来源（CSV、Excel、数据库等）导入数据到 R 的方法，并学会使用 `dplyr`、`tidyr` 等强大的数据处理包，进行数据的筛选、排序、分组、合并、重塑等操作，为后续的分析做好准备。 数据清洗与转换： 现实世界的数据往往充满了缺失值、异常值和不一致性。您将学习如何识别和处理缺失数据（删除、填充），如何检测和处理异常值（箱线图、IQR法则），如何进行数据类型的转换、特征编码（因子化、独热编码），以及如何对数据进行归一化和标准化，以满足不同算法的要求。 探索性数据分析 (EDA)： 数据可视化是理解数据的重要手段。您将学习如何使用 R 进行描述性统计分析，计算均值、中位数、方差等指标；如何绘制各种图表（直方图、散点图、箱线图、密度图、热力图等），发现数据中的潜在模式、关联性和分布特征，为后续模型选择提供依据。 第二篇：核心数据挖掘算法的 R 语言实践 本篇是本书的核心内容，我们将深入讲解几种在数据挖掘领域具有广泛应用价值的经典算法，并结合 R 语言进行详细的实现与讲解。 逻辑回归 (Logistic Regression)： 原理透视： 深入理解逻辑回归模型的核心思想，它如何将连续的预测变量转化为二分类的概率输出，以及 sigmoid 函数的作用。我们将从概率的角度解读模型，而非仅仅将其视为一个黑箱。 R 语言实现： 学习使用 R 内置的 `glm()` 函数构建逻辑回归模型，理解模型的拟合过程、系数的解读（Odd Ratio）、以及预测概率的获取。 模型评估： 掌握评估逻辑回归模型性能的关键指标，如准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1-Score、AUC (Area Under the ROC Curve) 等，并学习如何在 R 中计算和绘制 ROC 曲线。 应用场景： 探讨逻辑回归在客户流失预测、欺诈检测、疾病诊断等二分类问题中的典型应用。 决策树 (Decision Tree)： 原理透视： 理解决策树的构建原理，包括如何选择最优分裂特征、信息增益、基尼不纯度等概念。我们将解析决策树是如何将复杂的问题空间逐步划分成易于理解的子集。 R 语言实现： 学习使用 `rpart` 或 `tree` 等 R 包构建决策树模型。我们将演示如何设置树的生长参数，如何可视化决策树，以及如何解读树的结构。 模型评估与剪枝： 探讨过拟合问题，学习如何使用交叉验证评估决策树的性能，以及如何进行剪枝以提高模型的泛化能力。 应用场景： 演示决策树在客户细分、风险评估、医疗诊断等领域的应用，及其易于解释的特性。 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)： 原理透视： 深入理解 SVM 的核心思想，包括最大间隔分类器、核函数（线性核、多项式核、径向基核 RBF）的作用，以及如何将数据映射到高维空间以实现线性可分。 R 语言实现： 学习使用 `e1071` 等 R 包实现 SVM 模型。我们将演示如何选择合适的核函数和参数，如何进行模型训练和预测。 模型评估： 评估 SVM 模型性能的方法，并理解其在处理高维数据和非线性可分问题时的优势。 应用场景： 探讨 SVM 在图像识别、文本分类、生物信息学等领域中的强大应用。 MDR (Model-Based Reasoning) 简介与应用 (请注意，"MBR" 在此处可能指代一种特定的模型构建或推理方法，而非一个独立的、广为人知的经典算法。如果 "MBR" 指的是其他特定算法，请在后续内容中明确说明。在此，我们假设其为一种基于模型的推理方法，并将其纳入探讨范围，侧重于其在 R 语言中的实现思路。) 模型驱动的推理概念： 探讨模型在数据分析中的作用，如何构建反映现实世界规律的模型，并基于模型进行推理和决策。这可能涉及贝叶斯网络、因果模型或其他形式的模型。 R 语言在模型构建中的应用： 演示 R 语言如何支持构建各种类型的统计模型，例如使用 `bnlearn` 包构建贝叶斯网络，或使用其他统计建模包进行参数估计和模型验证。 推理与预测： 学习如何利用已构建的模型进行推理，例如计算后验概率、进行条件推理，或基于模型进行预测。 应用场景： 探讨模型驱动的推理在复杂系统分析、专家系统构建、风险评估中的潜力。 第三篇：模型评估、优化与项目实践 掌握算法是第一步，如何科学地评估和优化模型，以及将所学知识应用于实际项目，才是最终的目标。 模型评估与选择： 深入讲解交叉验证 (Cross-validation) 的各种形式（K 折交叉验证、留一法），理解其在避免过拟合、提高模型泛化能力中的重要性。学习如何进行模型性能的比较和选择。 超参数调优： 探讨网格搜索 (Grid Search)、随机搜索 (Random Search) 等超参数优化技术，学习如何使用 R 包（如 `caret`）有效地调整模型参数，以获得最佳性能。 数据挖掘项目流程： 梳理一个完整的数据挖掘项目流程，包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择与构建、模型评估与优化、结果解释与部署。 案例研究与实战： 通过一个或多个完整的案例研究，将本书所学算法和技术串联起来。从实际数据集出发，带领读者一步步完成从数据探索到模型构建、评估的整个过程，并在 R 中实现所有步骤。 谁适合阅读本书？ 本书的目标读者非常广泛： 统计学、数学、计算机科学等相关专业的学生： 为您提供将理论知识转化为实践技能的绝佳平台。 希望掌握数据挖掘技能的在职数据分析师、数据科学家： 帮助您快速上手 R 语言，并深入理解常用算法的原理与应用。 对数据分析和机器学习感兴趣的各领域从业人员： 无论您来自金融、营销、医疗、电商还是科研领域，本书都能为您打开数据价值挖掘的新视野。 想要利用 R 语言进行研究和开发的科研人员： 提供强大且易于使用的工具，加速您的研究进程。 本书的独特之处 理论与实践的完美结合： 我们不仅仅讲解算法是什么，更侧重于讲解如何用 R 语言实现它，以及如何解读 R 输出的结果。 清晰的代码示例： 所有代码都经过精心设计和测试，确保可以直接运行，并附有详细的注释，方便您理解每一行代码的含义。 注重实际应用： 案例研究和实战部分，将让您感受到数据挖掘在解决实际问题中的强大力量。 循序渐进的学习曲线： 从基础概念到高级算法，内容编排循序渐进，即使是 R 语言新手也能轻松入门。 对“MBR”的探索性解读： 考虑到“MBR”可能是一个相对不那么通用的术语，本书将其置于“模型驱动的推理”大框架下进行探讨，并提供 R 语言实现思路，以期为读者提供更广阔的思考空间。 立即开始您的 R 数据挖掘之旅！ 本书不仅仅是一本技术手册，更是一份邀请，邀请您踏上一段激动人心的探索之旅。在这个旅程中，您将学会如何从枯燥的数据中发现故事，如何预测未来的趋势，如何做出更明智的决策。通过 R 语言的强大力量，您将能够更有效地驾驭数据，为您的工作和研究带来切实的价值。 翻开本书，让我们一起用 R 语言，揭开数据背后隐藏的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，当我第一次看到这本书的目录时，心里是有些犯嘀咕的。R语言、数据挖掘、逻辑回归、决策树、SVM、MBR…… 这些词汇组合在一起，感觉像是一场艰涩的学术盛宴，我这种非科班出身、对统计和算法知之甚少的“小白”能否驾驭得了，心里着实没底。然而，当我真正开始阅读，尤其是在看到书中对每个概念的解释时，我的疑虑逐渐烟消云散。作者似乎有着一种神奇的能力，能够将那些听起来高大上的理论，分解成一个个容易理解的小模块。例如，在讲解逻辑回归时，他没有一开始就抛出复杂的概率公式，而是先用一个生动的例子，比如判断一封邮件是否为垃圾邮件，然后一步步引导我们思考，为什么需要一个“概率模型”，以及逻辑回归是如何工作的。这种“先理解，后公式”的教学方法，对于我来说简直是福音。更让我惊喜的是，书中提供的R代码，不仅简洁明了，而且注释也相当详尽，让我能够清晰地追踪每一行代码的逻辑。我尝试着复现书中的例子，并且还在此基础上进行了一些小小的改动，结果发现，这些模型真的能够在我自己的数据上产生有意义的结果，这种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书的时候，我并没有抱太大的期望，想着市面上的入门书籍大多是大同小异，无非就是照搬照抄，或者讲得过于理论化，让人望而却步。然而，这本书却给了我一个巨大的惊喜。它的语言风格非常朴实，但字里行间却透露出作者深厚的功底和丰富的实践经验。在讲解每一个算法时，作者都力求做到通俗易懂，而且会结合实际的案例进行说明，这让我这个数据挖掘领域的初学者，能够迅速理解抽象的理论概念。我印象最深刻的是，书中对逻辑回归的讲解，作者并没有上来就抛出一堆复杂的数学公式，而是先用一个非常生动的例子，比如预测用户购买概率，来引导读者思考，然后逐步引出逻辑回归的模型和参数。这种“由果溯因”的学习方式，让我更容易理解算法的本质。而且，书中提供的R语言代码，不仅简洁高效，而且注释非常详细，这对于我这样需要边学边练的读者来说，简直是福音。我尝试着用书中的代码去处理我工作中的一些数据，发现效果相当不错，并且能够帮助我发现一些之前未曾注意到的数据规律。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我挑选这本书的初衷，更多是因为它名字中“入门”二字，以及“R语言”这个关键词。我是一名刚刚接触数据分析领域的职场新人，对于各种高深的统计模型和算法，感到既好奇又畏惧。市面上相关的书籍不少，但很多要么是过于理论化，要么就是代码堆砌，很难找到一本能够真正指导我上手实践的。这本书在这一点上做得相当出色。它的排版清晰，章节划分合理，从基础的概念引入，到具体的算法讲解，再到实际案例的应用，都显得循序渐进。我特别欣赏作者在介绍每个算法时，都会花费大量篇幅去解释其背后的思想和适用场景，而不是简单地罗列公式和代码。例如，在讲解决策树时，作者不仅仅是告诉我们如何用R语言构建一棵树，更是深入剖析了剪枝、过拟合等关键问题，并给出了相应的解决方案。书中的代码示例也经过了精心设计，简洁高效，并且都附带了详细的注释，这对于我这样需要边学边练的读者来说，简直是雪中送炭。我尝试着用书中提供的方法去分析自己工作中的一些小问题，惊喜地发现，这些方法不仅可行，而且能提供比我以往更深入的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计非常朴实，甚至可以说有点简陋，黑白印刷，封面也只是简单的文字堆砌，完全没有如今市面上那些花哨的插画或炫酷的排版。初拿到手时，我内心是有些打鼓的，生怕内容也像外观一样粗糙。但翻开第一页，随着文字的展开，我逐渐被吸引住了。作者的语言风格非常直接，没有过多的文学修饰，就像一位经验丰富的老前辈在娓娓道来，将枯燥的代码和复杂的理论用最容易理解的方式呈现出来。我尤其喜欢他在讲解每个算法时，都会先从直观的原理入手，再逐步深入到数学公式和R语言的实现。这种循序渐进的学习方式，让我这个初学者感到非常安心，仿佛每一步都走得很稳。而且，书中提供的案例数据也足够接地气，不是那种虚无缥缈的示例，而是实际应用场景中的数据，这大大增强了我的学习动力。我花了整整一个周末的时间，跟着书中的步骤一步步敲打代码，虽然过程中遇到了一些小bug，但通过书中提供的调试思路，我都能一一解决。总体来说，这是一本值得静下心来研读的书籍，虽然外观不讨喜，但内容绝对是货真价实的干货。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质量，让我有些意想不到。我一直以为，关于R语言数据挖掘的入门书籍，大概率是那种“图文并茂”但“干货不足”的产品，充其量就是把官方文档里的内容再包装一下。但这本书完全颠覆了我的认知。作者在讲解每一个算法时，都显得游刃有余，既能深入浅出地阐述其核心原理，又能熟练地运用R语言实现，并且非常接地气地告诉我们，在实际应用中需要注意哪些细节。我特别喜欢它在介绍SVM时，没有上来就讲核函数有多么复杂，而是先用一个简单的二维线性可分的问题，一步步引导我们理解“最大间隔”的思想，直到最后才引出高维空间的映射。这种由浅入深的讲解方式，让我这个之前对SVM感到头疼的读者，也茅塞顿开。而且，书中提供的代码，我试着在自己的电脑上运行，几乎没有遇到任何问题，这说明作者的代码质量非常高，可复用性很强。我甚至尝试将书中介绍的算法应用到我工作中遇到的一个实际问题上，结果发现效果出奇地好，比我之前摸索了很久的方法要强大得多。