R语言数据分析与挖掘实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张良均，云伟标，王路，刘晓勇 著

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 数据挖掘
• 统计分析
• 机器学习
• 实战
• 案例
• 商业分析
• 数据科学
• 可视化

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111516040

版次：1

商品编码：11790199

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：325

编辑推荐

　　

10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶
　　从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗等10个行业真实案例为主线，详细讲解了R数据挖掘建模的过程和数据挖掘的二次开发
　　
　　数据分析与挖掘已经成为大数据时代重要的技能之一，社会对这方面的人才需求随着数据的增长而不断增长。目前，数据分析与挖掘方面的技术和工具已经很多，而且在不断成熟，其中R语言及其相关技术在这两个方面具有非常明显的优势，应用范围也越来越广，但是这方面的系统性学习资料却十分稀缺。
　　
　　

为了满足目前的大数据分析人才需求，本书以大家熟知的数据挖掘建模工具R语言来展开，以解决某个应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，完成模型构建，在介绍建模过程中同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中，使读者轻松理解并掌握相关的理论和知识点。

内容简介

　　

　　这是一本系统性的、以实践为导向的R数据挖掘与分析实战指南，多位技术专家结合自己10多年的经验，以电力、航空、医疗、互联网、制造业等10个行业的实战案例为主线，深入浅出地讲解了如何利用R语言及其相关技术进行数据挖掘建模、数据分析和二次开发，不仅为多个行业提供了成熟的解决方案，而且还提供了大量的技巧。

　　本书共16章，分三个部分：

　　基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具R语言进行了简明扼要的说明；第3、4、5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。

　　实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程等关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。

　　高级篇（第16章），介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于R语言完成数据挖掘二次开发的各个步骤，使读者体验到通过R语言实现数据挖掘二次开发的强大魅力。

　　提供原始样本数据文件、建模源程序、数据挖掘模型及其源代码、教学用PPT等。

作者简介

　　张良均 ，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》等畅销书。

目录

前　言
基　础　篇
第1章　数据挖掘基础2
1.1　某知名连锁餐饮企业的困惑2
1.2　从餐饮服务到数据挖掘3
1.3　数据挖掘的基本任务4
1.4　数据挖掘建模过程4
1.4.1　定义挖掘目标4
1.4.2　数据取样5
1.4.3　数据探索6
1.4.4　数据预处理7
1.4.5　挖掘建模7
1.4.6　模型评价7
1.5　常用数据挖掘建模工具7
1.6　小结9
第2章　R语言简介10
2.1　R安装10
2.2　R使用入门11
2.2.1　R操作界面11
2.2.2　RStudio窗口介绍12
2.2.3　R常用操作13
2.3　R数据分析包16
2.4　配套附件使用设置18
2.5　小结18
第3章　数据探索19
3.1　数据质量分析19
3.1.1　缺失值分析20
3.1.2　异常值分析20
3.1.3　一致性分析22
3.2　数据特征分析23
3.2.1　分布分析23
3.2.2　对比分析25
3.2.3　统计量分析27
3.2.4　周期性分析29
3.2.5　贡献度分析30
3.2.6　相关性分析31
3.3　R语言主要数据探索函数35
3.3.1　统计特征函数35
3.3.2　统计作图函数37
3.4　小结40
第4章　数据预处理41
4.1　数据清洗42
4.1.1　缺失值处理42
4.1.2　异常值处理45
4.2　数据集成45
4.2.1　实体识别46
4.2.2　冗余属性识别46
4.3　数据变换46
4.3.1　简单函数变换46
4.3.2　规范化47
4.3.3　连续属性离散化48
4.3.4　属性构造51
4.3.5　小波变换52
4.4　数据规约55
4.4.1　属性规约55
4.4.2　数值规约58
4.5　R语言主要数据预处理函数61
4.6　小结65
第5章　挖掘建模66
5.1　分类与预测66
5.1.1　实现过程66
5.1.2　常用的分类与预测算法67
5.1.3　回归分析68
5.1.4　决策树73
5.1.5　人工神经网络79
5.1.6　分类与预测算法评价83
5.1.7　R语言主要分类与预测算法函数87
5.2　聚类分析89
5.2.1　常用聚类分析算法89
5.2.2　KMeans聚类算法90
5.2.3　聚类分析算法评价95
5.2.4　R语言主要聚类分析算法函数95
5.3　关联规则97
5.3.1　常用关联规则算法97
5.3.2　Apriori算法98
5.4　时序模式102
5.4.1　时间序列算法103
5.4.2　时间序列的预处理104
5.4.3　平稳时间序列分析105
5.4.4　非平稳时间序列分析107
5.4.5　R语言主要时序模式算法函数114
5.5　离群点检测116
5.5.1　离群点检测方法117
5.5.2　基于模型的离群点检测方法118
5.5.3　基于聚类的离群点检测方法120
5.6　小结122
实　战　篇
第6章　电力窃漏电用户自动识别126
6.1　背景与挖掘目标126
6.2　分析方法与过程129
6.2.1　数据抽取130
6.2.2　数据探索分析130
6.2.3　数据预处理133
6.2.4　构建专家样本137
6.2.5　模型构建138
6.3　上机实验143
6.4　拓展思考144
6.5　小结144
第7章　航空公司客户价值分析145
7.1　背景与挖掘目标145
7.2　分析方法与过程146
7.2.1　数据抽取149
7.2.2　数据探索分析149
7.2.3　数据预处理150
7.2.4　模型构建153
7.3　上机实验158
7.4　拓展思考159
7.5　小结159
第8章　中医证型关联规则挖掘160
8.1　背景与挖掘目标160
8.2　分析方法与过程162
8.2.1　数据获取163
8.2.2　数据预处理165
8.2.3　模型构建169
8.3　上机实验171
8.4　拓展思考172
8.5　小结172
第9章　基于水色图像的水质评价173
9.1　背景与挖掘目标173
9.2　分析方法与过程174
9.2.1　数据预处理175
9.2.2　模型构建177
9.2.3　水质评价179
9.3　上机实验180
9.4　拓展思考180
9.5　小结181
第10章　家用电器用户行为分析与事件识别182
10.1　背景与挖掘目标182
10.2　分析方法与过程183
10.2.1　数据抽取184
10.2.2　数据探索分析185
10.2.3　数据预处理185
10.2.4　模型构建195
10.2.5　模型检验198
10.3　上机实验200
10.4　拓展思考201
10.5　小结202
第11章　应用系统负载分析与磁盘容量预测203
11.1　背景与挖掘目标203
11.2　分析方法与过程205
11.2.1　数据抽取206
11.2.2　数据探索分析206
11.2.3　数据预处理207
11.2.4　模型构建208
11.3　上机实验213
11.4　拓展思考214
11.5　小结215
第12章　电子商务智能推荐服务216
12.1　背景与挖掘目标216
12.2　分析方法与过程222
12.2.1　数据抽取224
12.2.2　数据探索分析225
12.2.3　数据预处理230
12.2.4　模型构建235
12.3　上机实验245
12.4　拓展思考246
12.5　小结251
第13章　基于数据挖掘技术的市财政收入分析预测模型252
13.1　背景与挖掘目标252
13.2　分析方法与过程254
13.2.1　灰色预测与神经网络的组合模型255
13.2.2　数据探索分析256
13.2.3　模型构建259
13.3　上机实验273
13.4　拓展思考273
13.5　小结274
第14章　基于基站定位数据的商圈分析275
14.1　背景与挖掘目标275
14.2　分析方法与过程277
14.2.1　数据抽取277
14.2.2　数据探索分析278
14.2.3　数据预处理279
14.2.4　模型构建282
14.3　上机实验286
14.4　拓展思考286
14.5　小结287
第15章　电商产品评论数据情感分析288
15.1　背景与挖掘目标288
15.2　分析方法与过程288
15.2.1　评论数据采集289
15.2.2　评论预处理292
15.2.3　文本评论分词297
15.2.4　模型构建298
15.3　上机实验312
15.4　拓展思考313
15.5　小结314
提　高　篇
第16章　基于R语言的数据挖掘二次开发316
16.1　混合编程应用体验——TipDM数据挖掘平台316
16.2　二次开发过程环境配置320
16.3　R语言数据挖掘二次开发实例322
16.4　小结325
参考资料326

前言/序言

　　为什么要写这本书LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出，目前最受关注的25项技能中，对数据挖掘人才的需求排名第一。那么数据挖掘是什么？数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的发展趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。
　　但跟国外相比，我国由于信息化程度不太高，企业内部信息不完整，零售业、银行、保险、证券等对数据挖掘的应用并不太理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对数据挖掘技术的意愿越来越强烈，可以预计，未来几年各行业的数据分析应用一定会从传统的统计分析发展到大规模数据挖掘应用。在大数据时代，数据过剩、人才短缺，数据挖掘专业人才的培养又需要专业知识和职业经验积累。所以，本书注重数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让读者获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好地学习数据挖掘知识与积累职业经验。
　　总体来说，随着云时代的来临，大数据技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，人们对于海量数据的运用预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理的时间内攫取、管理、处理、整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。大数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是其商业价值已经显现出来，特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足日益增长的对大数据分析人才的需求，很多大学开始尝试开设不同程度的大数据分析课程。“大数据分析”作为大数据时代的核心技术，必将成为高校数学与统计学专业的重要课程之一。
　　本书特色笔者从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例与教学经验，以真实案例为主线，深入浅出地介绍数据挖掘建模过程中的有关任务：数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、智能推荐、偏差检测等。因此，本书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提，先介绍案例背景，提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中会穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中。为方便读者轻松地获取一个真实的实验环境，本书使用大家熟知的R语言对样本数据进行处理以进行挖掘建模。
　　根据读者对案例的理解，本书配套提供了真实的原始样本数据文件及数据探索、数据预处理、模型构建及评价等不同阶段的R语言代码程序，读者可以从全国大学生数据挖掘竞赛网站免费下载。另外，为方便教师授课需要，本书还特意提供了建模阶段的过程数据文件、PPT课件，以及基于R、SAS EM、SPSS Modeler、MATLAB、TipDM等上机实验环境下的数据挖掘各阶段程序/模型及相关代码，读者可通过热线电话、企业QQ或以下微信公众号咨询获取。读者也可通过这些方式进行在线咨询。　本书适用对象开设有数据挖掘课程的高校教师和学生。
　　目前国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中，在数学、计算机、自动化、电子信息、金融等专业开设了数据挖掘技术相关的课程，但目前这一课程的教学仍然主要限于理论介绍。因为单纯的理论教学过于抽象，学生理解起来往往比较困难，教学效果也不甚理想。本书提供的基于实战案例和建模实践的教学，能够使师生充分发挥互动性和创造性，做到理论联系实际，使师生获得最佳的教学效果。
　　需求分析及系统设计人员。
　　这类人员可以在理解数据挖掘原理及建模过程的基础上，结合数据挖掘案例完成精确营销、客户分群、交叉销售、流失分析、客户信用记分、欺诈发现、智能推荐等数据挖掘应用的需求分析和设计。
　　数据挖掘开发人员。
　　这类人员可以在理解数据挖掘应用需求和设计方案的基础上，结合本书提供的基于第三方的接口快速完成数据挖掘应用的编程实现。
　　进行数据挖掘应用研究的科研人员。
　　许多科研院所为了更好地对科研工作进行管理，纷纷开发了适应自身特点的科研业务管理系统，并在使用过程中积累了大量的科研信息数据。但是，这些科研业务管理系统一般没有对这些数据进行深入分析，对数据所隐藏的价值并没有充分挖掘利用。科研人员需要利用数据挖掘建模工具及有关方法论来深挖科研信息的价值，从而提高科研水平。
　　关注高级数据分析的人员。
　　业务报告和商业智能解决方案对于了解过去和现在的状况可能是非常有用的。但是，数据挖掘的预测分析解决方案还能使这类人员预见未来的发展状况，让他们的机构能够先发制人，而不是处于被动。因为数据挖掘的预测分析解决方案可将复杂的统计方法和机器学习技术应用到数据之中，通过使用预测分析技术来揭示隐藏在交易系统或企业资源计划（ERP）、结构数据库和普通文件中的模式与趋势，从而为这类人员做决策提供科学依据。
　　如何阅读本书本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了多个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验快速理解相关知识与理论。
　　第一部分是基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具——R语言进行了简明扼要的说明；第3～5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
　　第二部分是实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的。在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者数据挖掘技术在案例应用中的理解。
　　第三部分是提高篇（第16章），介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于R语言完成数据挖掘二次开发的各个步骤，使读者体验到通过R语言实现数据挖掘二次开发的强大魅力。
　　勘误和支持除封面署名外，参加本书编写工作的还有樊哲、陈庚、卢丹丹、魏润润、范正丰、徐英刚、廖晓霞、刘名军、李成华、刘丽君等。由于笔者的水平有限，编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。为此，读者可通过作者微信公众号TipDM、TipDM官网反馈有关问题。
　　读者可以将书中的错误及遇到的任何问题反馈给我们，我们将尽量在线上为读者提供最满意的解答。本书的全部建模数据文件及源程序，可以从全国大学生数据挖掘竞赛网站下载，我们会将相应内容的更新及时发布出来。如果您有更多的宝贵意见，欢迎发送邮件至邮箱，期待能够得到您的真挚反馈。
　　致谢本书编写过程中，得到了广大企事业单位科研人员的大力支持！在此谨向广东电力科学研究院、广西电力科学研究院、广东电信规划设计院、珠江/黄海水产研究所、轻工业环境保护研究所、华南师范大学、广东工业大学、广东技术师范学院、南京中医药大学、华南理工大学、湖南师范大学、韩山师范学院、广东石油化工学院、中山大学、广州泰迪智能科技有限公司、武汉泰迪智慧科技有限公司等单位给予支持的专家及师生致以深深的谢意。
　　在本书的编辑和出版过程中还得到了参与全国大学生数据挖掘竞赛的众多师生，以及机械工业出版社杨福川、姜影等编辑无私的帮助与支持，在此一并表示感谢。
　　张良均

探索数据的奥秘：一本关于统计学、机器学习与人工智能的实用指南 在这信息爆炸的时代，数据已成为我们理解世界、驱动决策的关键。然而，数据的价值并非唾手可得，它隐藏在海量信息之中，等待着我们用智慧与工具去发掘。本书并非一本关于特定编程语言（如R语言）的实操手册，而是聚焦于数据分析、统计学、机器学习以及人工智能领域的核心理论、方法论与应用实践。我们将带领读者踏上一段深入理解数据本质、掌握分析工具、构建预测模型、并最终利用智能技术解决实际问题的旅程。 第一部分：数据分析的基石——统计学原理与方法 数据分析的起点是统计学。本部分将从基础概念出发，系统梳理描述性统计与推断性统计的核心内容。 描述性统计： 我们将探讨如何有效地概括和呈现数据集的特征。这包括中心趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、四分位数）、以及数据分布的形态（偏度、峰度）。我们将学习如何利用图表，如直方图、箱线图、散点图等，直观地展示数据的分布和关系，从而快速洞察数据概貌。此外，还会介绍一些常用的统计指标，如相关系数，来量化变量之间的线性关系强度。 概率论基础： 理解不确定性是统计学分析的关键。我们将回顾概率的基本概念，包括随机事件、概率公理、条件概率、贝叶斯定理等。在此基础上，深入介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，以及它们在不同场景下的应用。掌握这些概率模型，有助于我们理解数据产生的随机性，并为后续的推断性统计打下坚实基础。 推断性统计： 从样本推断总体是统计学的核心任务。本部分将详细介绍抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其原理。我们将学习点估计与区间估计的概念，理解置信区间的意义，并掌握如何根据样本数据估计总体参数。此外，显著性检验是推断性统计的核心工具。我们将深入讲解假设检验的逻辑，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等概念。读者将学习如何进行各种参数检验（如t检验、Z检验、卡方检验）和非参数检验，从而对总体特征做出严谨的判断。 方差分析 (ANOVA)： 当我们需要比较三个或更多组的均值时，方差分析是强大的统计工具。我们将详细阐述单因素和多因素方差分析的原理、假设条件以及如何解释其结果。通过ANOVA，我们可以有效地判断不同因素对观测变量的影响程度。 回归分析： 探索变量之间的数量关系是数据分析的重要环节。本部分将深入讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将学习如何建立回归模型、解释回归系数、评估模型拟合优度（如R平方）以及进行模型诊断（如残差分析）。此外，还会介绍一些非线性回归模型以及如何处理分类变量在回归模型中的应用。 第二部分：走向智能——机器学习的核心算法与应用 机器学习是赋予机器从数据中学习能力的关键技术。本部分将聚焦于机器学习的经典算法，并探讨其在实际问题中的应用。 监督学习： 分类算法： 我们将详细讲解几种核心的分类算法。 逻辑回归： 作为一种经典的二分类算法，我们将深入理解其模型原理、损失函数以及如何进行概率预测。 支持向量机 (SVM)： 探讨其核技巧、超平面以及如何处理非线性可分问题。 决策树： 讲解其生成原理，如ID3、C4.5、CART算法，以及如何进行剪枝以防止过拟合。 集成学习（Bagging与Boosting）： 重点介绍随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting），如XGBoost、LightGBM，理解它们如何通过组合多个弱学习器来提升整体性能。 回归算法： 除了线性回归，我们还会探讨其他回归算法。 岭回归 (Ridge Regression) 和 Lasso 回归： 学习它们如何通过L1和L2正则化来处理多重共线性，并进行特征选择。 其他回归模型： 简单介绍多项式回归、样条回归等。 无监督学习： 聚类算法： 探索如何发现数据中的隐藏结构。 K-Means： 讲解其迭代优化过程，以及如何选择合适的K值。 层次聚类： 介绍其凝聚式和分裂式两种方式，以及如何解读树状图。 DBSCAN： 学习其基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇。 降维技术： 学习如何在高维数据中提取关键信息，减少维度。 主成分分析 (PCA)： 深入理解其数学原理，如何找到方差最大的方向。 t-SNE： 了解其在高维数据可视化方面的优势，如何保留局部结构。 模型评估与选择： 机器学习模型的性能至关重要。本部分将讲解各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并介绍交叉验证、留出法等模型选择策略，确保模型的泛化能力。 特征工程： “Garbage in, garbage out”——数据输入的质量直接影响模型效果。我们将探讨如何从原始数据中提取、转换和构造更具信息量的特征，包括缺失值处理、异常值检测、特征缩放、类别特征编码（独热编码、标签编码）、特征组合等。 第三部分：智能时代的进阶——人工智能与深度学习概览 本部分将为读者揭开人工智能的神秘面纱，并深入浅出地介绍深度学习这一强大的驱动技术。 人工智能概述： 探讨人工智能的定义、发展历程、主要分支（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学等）以及其在现实世界中的广泛应用，如智能助手、自动驾驶、医疗诊断等。 神经网络基础： 感知机： 作为最基本的神经网络单元，理解其工作原理。 多层感知机 (MLP)： 讲解神经元、层、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）以及前向传播和反向传播算法。 反向传播算法： 详细阐述梯度下降及其变种（如SGD, Adam, RMSprop）在模型训练中的作用。 深度学习的典型模型： 卷积神经网络 (CNN)： 重点介绍其在图像识别领域的强大能力，讲解卷积层、池化层、全连接层等核心组成部分，并介绍一些经典CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）。 循环神经网络 (RNN)： 探讨其在处理序列数据（如文本、时间序列）方面的优势，讲解其门控单元（如LSTM, GRU）如何解决梯度消失/爆炸问题。 Transformer 模型： 介绍其基于自注意力机制的革命性架构，及其在自然语言处理领域取得的巨大成功，如BERT, GPT系列。 深度学习的应用： 探讨深度学习在计算机视觉（图像分类、目标检测、图像分割）、自然语言处理（文本分类、机器翻译、情感分析）、语音识别等领域的具体应用案例，以及相关的模型训练与优化技巧。 人工智能伦理与未来展望： 讨论人工智能发展带来的社会影响、伦理挑战（如偏见、隐私、失业风险）以及对未来技术发展的展望，鼓励读者理性思考并负责任地应用AI技术。 本书特点： 理论与实践并重： 在深入讲解核心理论的同时，也会穿插大量的概念性应用场景描述，帮助读者理解技术如何解决实际问题。 系统性与前沿性结合： 覆盖了从基础统计学到前沿深度学习模型，为读者构建一个全面而深入的知识体系。 面向广泛的读者群体： 无论您是希望系统学习数据科学的初学者，还是有一定基础想要拓展知识面的从业者，亦或是对人工智能感兴趣的探索者，都能从本书中获益。 掌握本书所涵盖的知识，您将不再是被动接受数据的个体，而是能够主动驾驭数据、洞察趋势、并利用智能技术创造价值的驱动者。这是一段充满发现与创造的旅程，我们诚挚地邀请您一同启程，解锁数据的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是“厚重”，拿到手里沉甸甸的，里面内容一定很扎实。迫不及待地打开，发现里面的章节划分得很细致，几乎涵盖了R语言数据分析的方方面面。我个人比较关注的是数据可视化这块，一直觉得能把复杂的数据用图表清晰地表达出来是一项很重要的技能。这本书在这一块的内容非常详尽，不仅仅是介绍了ggplot2的各种函数和用法，更重要的是它讲解了如何根据不同的分析目的选择合适的可视化图表，以及如何通过调整图表的细节来增强表达力。我特别喜欢其中关于制作交互式图表的部分，这在实际项目汇报中非常实用，能够让听众更直观地理解数据。除了可视化，书中的机器学习模型讲解也让我印象深刻，作者没有简单地罗列公式，而是侧重于模型背后的原理以及在R语言中的具体实现，并且提供了很多经典的机器学习算法的应用案例，比如分类、回归、聚类等，每个案例都配有详细的代码和解释。这对于我来说，就是一次次实操演练，能够快速提升我的建模能力。书中的数据预处理部分也写得非常到位，很多细节的处理方式是我之前没注意到的，比如缺失值和异常值的各种 imputation 方法，以及如何进行特征工程，这些都为后续的模型构建打下了坚实的基础。我强烈推荐给那些希望系统提升R语言数据分析技能的学习者。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够真正“落地”的R语言数据分析书籍，能够让我学以致用，而不是停留在理论层面。这本书完全满足了我的需求。首先，它的内容结构设计得非常合理，从数据的导入、清洗、预处理，到探索性分析、特征工程，再到各种建模方法和模型评估，几乎涵盖了数据分析的整个生命周期。我特别欣赏书中关于数据可视化部分的讲解，作者不仅介绍了常用的R语言绘图包，更重要的是他讲解了如何通过可视化来揭示数据中的隐藏信息，如何选择最适合的图表来传达分析结果，这对于我进行项目报告和数据解读非常有帮助。其次，书中提供的案例都非常贴近实际工作场景，例如市场营销分析、客户流失预测等，这些案例不仅有详细的代码实现，还有深入的原理分析和结果解读，让我能够更好地理解不同分析方法的应用边界和优缺点。我尤其喜欢其中关于时间序列分析的部分，作者讲解了多种模型，并提供了详细的R语言实现，让我能够更好地理解和应用这些方法。此外，本书的语言风格也非常亲切，没有过多的理论术语堆砌，而是用一种更加易于理解的方式来讲解复杂的概念，让我能够快速上手。这本书绝对是R语言数据分析爱好者的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书之前，我对R语言在数据分析领域的应用并没有一个特别清晰的认识，总觉得它只是一个写写代码的工具。但这本书彻底改变了我的看法。它不仅仅是讲解R语言的语法，而是将R语言作为一种强大的数据分析和挖掘的“语言”，教会我们如何用它来解决实际问题。我尤其喜欢书中关于数据清洗和转换的章节，作者非常细致地讲解了如何处理各种各样的数据问题，比如格式不统一、重复值、缺失值等等，而且提供了大量的R语言函数和技巧，让我能够更高效地进行数据准备。这对于我来说，省去了很多自己摸索的时间。此外，书中关于数据探索性分析（EDA）的部分也写得非常棒，作者通过各种图表和统计方法，教会我们如何从数据中发现模式、趋势和异常，理解数据的内在规律。这对我帮助很大，因为我以前总是急于建模，忽略了EDA的重要性。通过这本书的学习，我学会了如何更有条理地去分析数据，如何提出更有价值的洞察。书中还包含了许多关于机器学习和统计建模的章节，讲解得非常通俗易懂，即使是对算法不太熟悉的人也能很快理解。这本书的价值在于它将理论知识和实践操作完美地结合起来，为我打开了一扇通往R语言数据分析新世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，简直是及时雨！我之前接触R语言，但总觉得自己在数据分析这一块的实操能力还不够强，尤其是在处理复杂数据和构建有效模型方面。这本书的出现，恰恰填补了我的这一块短板。首先，它从最基础的数据导入和清洗开始，一点一点地教你如何处理各种棘手的数据问题，比如缺失值 imputation、异常值检测、数据类型转换等等，每一个步骤都有清晰的R语言代码示例，让我可以边学边练。我以前在数据预处理阶段就经常遇到困难，这本书给了我很多实用的技巧和方法，让我能更高效地完成数据准备工作。然后，书中关于探索性数据分析（EDA）的部分也写得非常到位。它不仅仅是教你用一些图表来“看看”数据，而是教你如何通过各种统计方法和可视化手段，去深入理解数据的分布、特征和潜在关系，发现数据中的规律和洞察。这对我培养数据敏感度和分析思维非常有帮助。更让我惊喜的是，书中还包含了很多关于机器学习和统计建模的章节，从常见的回归、分类模型，到一些更高级的算法，都有详细的介绍和R语言实现。作者的讲解非常清晰，不仅仅是给出了代码，更重要的是解释了模型背后的原理，以及如何根据实际需求选择和调优模型。这本书让我感觉自己真的能够“实战”起来，不再是纸上谈兵。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我本来是冲着“实战”两个字来的，想着能学到很多落地的技巧，毕竟理论学了不少，但总感觉动手能力还欠缺。拿到手翻了翻，内容确实挺丰富的，涵盖了数据清洗、探索性分析、建模到可视化的整个流程。我最感兴趣的是其中关于异常值处理的部分，作者用了好几种不同的方法，还给出了相应的R语言代码，可以边看边跟着敲，感觉比看那些纯理论的书籍要直观多了。而且，书中给出的案例数据感觉都比较贴近实际工作中的场景，不是那种脱离实际的“玩具数据”。我特别喜欢其中一个关于用户行为分析的章节，里面的数据挖掘模型讲解得很细致，从模型的选择到参数的调优，都有详细的步骤和解释。我以前做类似分析的时候，总是在模型调优上卡壳，不知道该怎么下手，这本书给出了很多实用的建议，让我受益匪浅。另外，本书的章节安排也比较合理，从基础概念到高级应用，循序渐进，对于我这种有一定R语言基础但想深入学习数据分析的人来说，非常合适。书的排版也很清晰，代码块和解释都很明确，阅读起来不会感到费力。总的来说，这本书确实是我在R语言数据分析领域找到的一本非常实用的工具书，可以作为我日常工作中的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

赶上活动，多买两本，好好学习下scala和spark

评分☆☆☆☆☆

618囤书，满100-50，买了600+的书，只给了300，爽~加油看吧~

评分☆☆☆☆☆

正面有污迹，包装非常捡漏，就一个袋子。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

正面有污迹，包装非常捡漏，就一个袋子。

评分☆☆☆☆☆

学习学习，质量看着不错，送货速度快，还是纸质学习比较有感觉

评分☆☆☆☆☆

呃，挖掘啊，实战啊，大神总是能随手就水一本，仰慕，赞一个~

评分☆☆☆☆☆

也许，你继续等待，直到你吃了那碗饭，然后，一整天，都很开心。

评分☆☆☆☆☆

作为高阶教程还是比较好的