R軟體統計應用分析實務 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 應用統計
• 數據分析
• 實務
• 統計建模
• 數據挖掘
• R軟件
• 商業分析
• 量化分析

本書從使用者觀點齣發，有係統的介紹R軟體在行為及社會科學領域的應用，內容涵括單變量與多變量，單元編排由淺入深，循序漸進，論述內容淺顯易懂，以範例詳細說明R軟體的應用分析程序，對於讀者或初學者而言，是一本實務導嚮與應用的書籍，書籍內容能有效幫助讀者於最短時間內學會R軟體的應用，進一步將巨量數據的資料變成有用的資訊，書籍內容適閤大專院校學生、也適用於研究生。

好的，這是一份關於一本不同於您提到的《R軟體統計應用分析實務》的圖書簡介，內容詳實，旨在涵蓋與該書主題不同，但同樣具有專業深度的技術書籍應有的特點。 --- 《高級數據庫係統架構與性能優化實戰指南》 內容提要 本書深入探討瞭現代企業級數據庫係統的復雜架構設計、高可用性策略、性能瓶頸診斷與係統級優化方法。它並非側重於特定統計軟件的操作或數據分析方法，而是聚焦於底層數據存儲、查詢執行引擎、分布式事務處理以及大規模數據同步機製的原理與實踐。 第一部分：下一代數據庫架構設計原理 本部分首先係統地梳理瞭從傳統集中式數據庫到分布式、雲原生數據庫架構的演進曆程。重點剖析瞭NewSQL數據庫的創新點，如TiDB、CockroachDB等係統如何結閤SQL的事務性與NoSQL的水平擴展能力。 1.1 存儲引擎的深度剖析： 詳細解讀瞭如LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）與B+樹在不同工作負載下的性能權衡。內容包括WAL（Write-Ahead Logging）機製如何保障持久性，以及MVCC（多版本並發控製）在實現高並發讀寫隔離性方麵的精妙設計。我們不僅停留在概念層麵，更深入到具體開源實現（如RocksDB, InnoDB）的內部結構與參數調優對I/O效率的影響。 1.2 分布式事務與一緻性模型： 麵對數據分散存儲的挑戰，本章係統闡述瞭分布式事務的四大難題：原子性、一緻性、隔離性、持久性（ACID）在分布式環境下的重構。著重介紹瞭基於Paxos、Raft協議的強一緻性保證機製，並對比瞭Tidb的TiKV Percolator算法與Google Spanner的TrueTime在高並發場景下的實現路徑，分析其在跨地域部署中的延遲錶現與適用場景。 第二部分：企業級數據倉庫與OLAP加速技術 本部分聚焦於支撐海量數據分析場景所需的離綫與近實時數據處理技術棧，涵蓋瞭數據倉庫的設計範式、並行處理框架及嚮量化執行器的實現。 2.1 MPP（大規模並行處理）架構詳解： 深入解析瞭Greenplum、ClickHouse等主流MPP數據庫的內部工作原理，包括數據分布鍵（Distribution Key）的選擇、數據傾斜的成因與規避策略、以及查詢的Shuffling（數據重分布）過程對性能的影響。實踐部分指導讀者如何根據業務模型設計高效的星型或雪花模型，並針對復雜的Join操作進行優化。 2.2 嚮量化執行與列式存儲： 闡述瞭與行存（Row-Oriented）數據庫相比，列式存儲（Columnar Storage）在OLAP查詢中的巨大優勢。詳細解析瞭嚮量化執行引擎如何通過批處理操作、CPU緩存優化和SIMD指令集，顯著提升聚閤、過濾等操作的執行效率。本節還討論瞭數據壓縮算法（如Delta-of-Delta, Run-Length Encoding）在列存係統中的具體應用。 第三部分：數據庫性能基準測試與深度調優實戰 性能優化是數據庫生命周期的核心環節。本部分提供瞭從宏觀架構評估到微觀SQL語句調優的完整方法論與工具集。 3.1 性能瓶頸的係統化診斷： 介紹使用如Sysbench、TPC-C等行業標準基準測試工具對數據庫係統進行壓力測試的規範流程。重點講解如何通過操作係統層麵的監控（如`iostat`分析I/O飽和度、`vmstat`分析內存交換情況）與數據庫內部視圖（如MySQL的`performance_schema`，PostgreSQL的`pg_stat_statements`）相結閤，準確定位瓶頸是齣在CPU、內存、網絡還是磁盤I/O上。 3.2 查詢優化器的工作機製與乾預： 深入解析查詢優化器如何生成執行計劃，包括成本模型的建立、統計信息的收集與使用。對於復雜或低效的SQL，本章教授讀者如何利用`EXPLAIN ANALYZE`輸齣的結果，識彆代價高昂的步驟，例如錯誤的索引選擇、過度的全錶掃描或低效的嵌套循環連接。進階內容包括如何通過Hint（提示）在必要時引導優化器，以及重建統計信息以應對數據分布變化。 3.3 索引策略的精細化管理： 超越簡單的“加索引”建議，本節探討瞭覆蓋索引、部分索引、全文索引（如倒排索引）的應用場景。特彆強調瞭在分布式環境中，二級索引的維護成本與查詢加速之間的權衡，以及如何利用集群索引優化範圍查詢的性能。 第四部分：高可用性、災難恢復與數據安全 本部分探討確保數據庫7x24小時穩定運行的策略，是任何生産級係統不可或缺的一環。 4.1 主從復製與讀寫分離： 係統對比瞭基於日誌（如MySQL的Binlog，PostgreSQL的WAL）的異步、半同步和同步復製機製的優缺點。詳細介紹瞭讀寫分離架構的實現方式，包括應用層負載均衡、中間件代理（如ProxySQL）以及數據庫自身提供的路由能力，並討論瞭數據延遲（Replication Lag）對業務的影響及應對措施。 4.2 自動故障轉移與仲裁機製： 闡述瞭如何通過集群管理器（如Pacemaker、Keepalived或數據庫自帶的MGR、Patroni）實現自動故障檢測和Leader切換。深入解析仲裁機製（Quorum）在防止“腦裂”（Split-Brain）問題中的關鍵作用，確保係統在網絡分區時能維持數據一緻性。 4.3 數據備份與恢復的RPO/RTO設計： 討論瞭從全量備份、增量備份到PITR（Point-in-Time Recovery，時間點恢復）的完整策略。結閤雲環境，探討瞭快照（Snapshot）技術在縮短備份窗口和加快恢復速度方麵的優勢。 目標讀者 本書適閤具備一定數據庫基礎知識的係統架構師、資深後端工程師、數據庫管理員（DBA）以及從事大數據平颱運維的專業人士。它要求讀者對基礎SQL和數據結構有初步瞭解，目標是將其提升到能夠獨立設計、部署和優化大規模、高可用數據庫集群的專業水平。本書內容完全聚焦於數據庫的底層技術和架構實踐，不涉及任何數據挖掘、統計建模或機器學習算法的實現細節。

作者簡介

吳明隆

　　現職
　　高雄師範大學師資培育中心教授

　　學曆
　　高雄師範大學教育學博士

　　著作
　　－教學倫理—如何成為一位成功教師(五南)
　　－霸淩議題與校園霸零策略(五南)
　　－班級經營的策略與實踐(五南)
　　－班級經營－理論與實務(五南)
　　－論文寫作與量化研究(五南)
　　－結構方程模式係列書籍(五南)
　　－SPSS操作與應用係列書籍(五南)
　　－多層次模式的實務應用(五南)
　　－多層次模式的進階應用(五南)

　　電子郵件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw

第1章　R軟體視窗介麵   
第2章　R軟體基本資料行態
第3章　資料檔的匯入與輸齣
第4章　反嚮題編碼與題項加總
第5章　資料的處理與轉換
第6章　次數分配
第7章　描述性統計量
第8章　卡方檢定
第9章　單一樣本檢定
第10章　雙樣本檢定
第11章　相關分析
第12章　單因子變異數分析
第13章　二因子變異數分析
第14章　典型相關
第15章　迴歸分析
第16章　單因子共變數分析
第17章　因素分析與信度分析   
第18章　項目分析與試題分析
第19章　效果值與淨相關

评分☆☆☆☆☆

最近常聽同事們在討論 R 語言，說它在數據分析領域有多麼強大。身為一個在傳統產業工作的專案經理，我一直覺得自己在數據分析方麵有些不足，很多時候隻能依賴 IT 部門提供的報錶，無法深入挖掘數據背後的意義。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，覺得它正好能填補我的知識缺口。我對「實務」這兩個字非常有感，因為我最需要的就是能夠立即上手、解決實際問題的方法。我不希望學習過程太過理論化，充斥著我聽不懂的統計術語。我希望書中的講解能夠由淺入深，先從基礎的數據處理開始，逐步引導我認識 R 的強大功能。我特別關注「統計應用分析」的部分，希望書中能有針對不同產業的應用案例，例如生產製造業如何利用 R 來優化生產流程、降低成本；或者零售業如何透過 R 來分析消費者的購物行為，製定更有效的銷售策略。這些具體的應用場景，能讓我更清楚地看到 R 在我的工作領域的潛力。此外，我對數據的視覺化也很有興趣，我希望書中能教我如何利用 R 來製作齣清晰、有說服力的圖錶，讓我在嚮主管匯報專案進度時，能夠更有依據，也更能讓大傢理解數據的含義。我還希望書中能介紹一些 R 的常用套件，並且說明這些套件分別適用於哪些類型的分析任務。如果書中還能提供一些實際操作的範例程式碼，並附帶詳細的解釋，那將會對我非常有幫助。總之，我對這本書充滿瞭期待，希望能它能成為我學習 R 語言的敲門磚，並幫助我提升在專案管理和數據分析方麵的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在人力資源領域工作的分析師，近年來，隨著「人力資本管理」概念的興起，數據分析在 HR 領域扮演的角色越來越重要。我希望能學習如何運用 R 語言來進行更深入的人力資源數據分析。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，我對它「統計應用分析」的定位非常感興趣。我希望書中能夠提供一些關於如何利用 R 來進行 HR 相關數據分析的實務指導。例如，如何分析員工的離職率，找齣離職原因並製定預防措施；如何進行人纔招聘的數據分析，優化招聘流程和提高招聘效率；如何評估員工的績效，並設計更有效的激勵機製；或者如何利用 R 來進行員工滿意度調查的分析，找齣提升員工敬業度的關鍵因素。我非常期待書中能有豐富的 HR 案例研究，並且能夠示範如何在真實的 HR 場景中，運用 R 來解決具體的問題。我希望書中能夠教我如何進行數據的清理、轉換，以及視覺化，以便更好地理解和呈現 HR 數據。例如，如何繪製員工流動趨勢圖，或者如何製作員工能力矩陣圖。我還希望書中能介紹一些常用於 HR 數據分析的 R 套件，例如 `dplyr`、`ggplot2`、`caret` 等，並且能夠有詳細的使用說明和範例程式碼。總之，我對這本書充滿瞭期待，希望能它能幫助我成為一名更具數據洞察力的人力資源分析師，為組織的人纔發展貢獻更多價值。

评分☆☆☆☆☆

最近在網路上看到很多關於「數據導嚮決策」的討論，身為一名在電商領域工作的產品經理，我深切感受到數據分析對於產品優化和用戶體驗提升的重要性。我一直有學習 R 語言的念頭，但苦於找不到一本能夠真正貼近電商應用場景的入門書籍。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，我對它「應用分析」的定位非常有興趣。我希望書中能夠提供一些關於如何利用 R 來進行電商數據分析的實務指導。例如，如何分析用戶的購買行為，進行商品推薦和交叉銷售；如何評估不同促銷活動的成效，優化行銷策略；如何透過 A/B 測試來驗證產品功能的改進；或者如何建立用戶流失預測模型，提前採取挽留措施。我非常期待書中能有豐富的電商案例研究，並且能夠示範如何在真實的電商場景中，運用 R 來解決具體的問題。此外，我希望書中在「實務」的部分，能夠包含數據的清理、轉換、以及視覺化的技巧。在電商領域，數據的來源非常多樣，例如用戶行為日誌、訂單記錄、商品資訊等，需要經過仔細的處理纔能進行分析。而清晰的數據視覺化，更是將分析結果傳達給產品團隊和營運團隊的關鍵。我還希望書中能介紹一些常用於電商數據分析的 R 套件，例如 `dplyr`、`ggplot2`、`caret` 等，並且能夠有詳細的使用說明和範例程式碼。總之，我對這本書抱有很高的期望，希望能它能幫助我成為一名更懂數據的產品經理，為產品帶來更大的價值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛畢業不久，進入學術研究領域的博士生，目前正在進行一項關於環境科學的數據分析研究。在研究過程中，我發現傳統的統計軟體在處理複雜的空間數據和時間序列數據時，有些力不從心，因此我聽說 R 語言是一個非常強大的選擇。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，我對它「統計應用分析」的定位非常感興趣。我希望書中能夠提供一些關於如何利用 R 來處理和分析環境科學數據的實務技巧。例如，如何利用 R 來進行地理空間數據的分析，例如地圖繪製、空間自相關分析、以及空間迴歸分析；或者如何運用 R 來進行時間序列數據的分析，例如氣候變遷趨勢的預測、汙染物濃度的監測與預警。我還希望書中能夠介紹一些在環境科學領域常用的 R 套件，例如 `sp`、`sf`、`raster`、`zoo`、`forecast` 等，並且能夠有詳細的說明和範例。我特別希望書中能夠教我如何進行數據的預處理、模型的選擇與建立，以及結果的解讀與報告。畢竟，在學術研究中，嚴謹的數據分析是論文的基礎。我還希望能看到書中對於數據視覺化的介紹，如何製作齣能夠清晰展示環境數據變化趨勢和空間分佈的圖錶，這對於我撰寫學術論文和進行成果展示都非常有幫助。總之，我對這本書充滿瞭期待，希望能它能成為我在學術研究道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

最近在書店隨意翻閱，意外注意到這本《R軟體統計應用分析實務》，封麵設計樸實，但 title 裡的「實務」二字卻深深吸引瞭我。身為一個在學術界與業界都打滾多年的統計應用愛好者，我總是在尋找那種能夠真正接地氣、解決實際問題的工具書。坊間許多 R 語言的書籍，要不就是過於理論，充斥著艱澀的數學公式，要不就是過於入門，隻能做些簡單的數據整理。我最需要的，是那種能夠教我如何將 R 的強大功能，實際應用在各種真實世界的場景，從資料的清理、轉換、視覺化，到進階的統計模型建構與解讀，都能有係統、有方法的指引。書名中的「應用分析」更是點齣瞭我的痛點，很多時候，學會瞭指令，卻不知道該如何將其與業務問題連結，更不知道如何從分析結果中提煉齣有價值的洞見。這本書如果能做到這一點，那絕對是我期待已久的寶藏。我尤其希望能看到書中能有實際的案例研究，例如在行銷領域如何進行顧客分群、在金融領域如何進行風險預測、或者在生醫領域如何分析實驗數據等等。這些具體的應用場景，能幫助我將 R 的知識內化，並能舉一反三，應用到我自己的工作中。另外，對於 R 套件的選擇與使用，我也希望書中有深入的探討，畢竟 R 的生態係如此龐大，選擇閤適的套件能大大提升效率，而瞭解套件之間的優劣與適用範圍，更是進階使用者不可或缺的能力。總之，這本書如果能提供這樣深入淺齣的實務指導，我會毫不猶豫地將它列入我的必讀書單。

评分☆☆☆☆☆

我是一位長期在金融產業工作的數據分析師，每天接觸的都是龐大的金融數據，例如股價、匯率、財報等，如何從這些數據中挖掘齣有價值的資訊，是我工作的核心。最近，我聽說 R 語言在大數據分析和金融計量學方麵有著非常強大的應用，於是便開始尋找相關的學習資源。當我看到《R軟體統計應用分析實務》這本書時，我對它「實務」和「應用分析」的定位非常契閤我的需求。我希望書中能夠提供一些關於如何利用 R 來進行時間序列分析，例如股價預測、波動率建模；或者如何運用 R 來進行風險管理，例如 VaR (風險價值) 的計算、壓力測試等。我還希望書中能介紹一些金融領域常用的 R 套件，例如 `quantmod`、`xts`、`PerformanceAnalytics` 等，並且能夠有實際的程式碼範例，讓我能夠直接複製和修改。此外，我認為在金融領域，數據的視覺化也非常重要，能夠清晰地展示股價走勢、風險分佈等，有助於決策者快速理解。因此，我希望書中能夠提供一些關於如何製作高質量金融數據圖錶的技巧。我還希望書中能探討一些進階的應用，例如如何運用 R 來進行高頻交易策略的迴測，或者如何利用機器學習模型來進行信用評估。總之，我對這本書抱有極大的期望，希望能它能幫助我在金融數據分析領域更上一層樓，並為我的工作帶來實質性的提升。

评分☆☆☆☆☆

最近在網路上搜尋關於 R 語言的學習資源，看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，立刻吸引瞭我的目光。身為一個在中小企業擔任數據分析師的職務，我每天都要跟大量的數據打交道，並且需要將分析結果呈現給非技術背景的決策者。這就要求我不僅要精通統計分析的技巧，更要能夠有效地溝通分析的結果。因此，我對這本書的「應用分析」部分特別感興趣。我希望書中能夠提供一些關於如何將複雜的統計概念，轉化為清晰易懂的圖錶和報錶的方法。尤其是在數據視覺化的部分，我希望書中能介紹一些能夠製作齣既美觀又具資訊量圖錶的技巧，例如如何選擇閤適的圖錶類型、如何設計圖錶的標題和標籤，以及如何運用顏色和排版來強調重點。此外，我也關注書中關於「實務」的部分。我希望書中能有真實的商業案例，並且深入探討在實際應用中可能遇到的問題，以及如何運用 R 來解決這些問題。例如，在進行 A/B 測試時，如何設計實驗、分析結果，並做齣決策；或者在進行客戶流失預測時，如何建立模型、評估模型效能，並採取相應的措施。這些貼近實務的內容，對於我這樣一個需要立即將所學應用到工作中的人來說，是非常寶貴的。我還希望能看到書中對於 R 套件的介紹，尤其是那些常用於商業分析的套件，例如 `dplyr`、`ggplot2`、`caret` 等等。瞭解這些套件的功能和使用方法，能大大提升我的工作效率。總之，我非常期待這本書能為我帶來實質性的幫助，讓我能在數據分析的道路上更進一步。

评分☆☆☆☆☆

近期在學術界的朋友之間， R 語言的討論度非常高，尤其是對於學術研究的統計分析部分。我本人在生物醫學領域從事研究工作，經常需要處理實驗數據，並進行各種統計檢定和模型建立。過去我主要依賴 SPSS 或 SAS 等軟體，但聽說 R 在統計分析的靈活性和套件的豐富性上，有著顯著的優勢。因此，我對《R軟體統計應用分析實務》這本書非常感興趣。我特別希望書中能夠深入探討 R 在各類統計分析中的應用，例如迴歸分析、變異數分析、生存分析、以及多變量分析等。我希望書中的講解能夠結閤實際的研究案例，例如如何利用 R 來分析臨床試驗數據，評估藥物的療效與安全性；或者如何運用 R 來進行基因錶達數據的分析，探索疾病的分子機製。這些具體的學術應用，能幫助我將 R 快速應用到我的研究項目中。我還希望書中能夠詳細介紹一些常用的 R 套件，例如 `limma`、`DESeq2`、`survival` 等，並且說明它們在不同研究領域的適用性。同時，我也希望書中能夠提供一些關於如何進行統計模型的診斷和驗證的技巧，確保分析結果的可靠性。畢竟，在學術發錶中，嚴謹的統計分析是至關重要的。總之，我非常期待這本書能為我提供一個係統性的學習框架，幫助我掌握 R 語言在生物醫學統計分析中的應用，並提升我的研究論文品質。

评分☆☆☆☆☆

話說前陣子剛好在一個研討會上聽瞭一場關於大數據分析的演講，講者不斷強調 R 語言在數據科學領域的地位，讓我對這個軟體又燃起瞭濃厚的興趣。我一直以來都對數字敏感，也喜歡從數據中挖掘模式，但過去礙於技術瓶頸，很多想法都無法實現。這次看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，覺得它非常貼閤我當前的需求。我比較擔心的是，書中的範例會不會太過學術化，難以理解。畢竟我不是科班齣身的統計學傢，我比較習慣用比較直觀的方式去理解問題。所以，我希望書中的講解能夠多用生活化的語言，並且附帶清晰的圖解，讓我能一步一步跟著操作，而不是光看著密密麻麻的程式碼。此外，我對於如何進行數據的預處理，也就是「資料清理」的部分，一直感到很睏惑。現實中的數據往往是混亂、缺失、甚至有錯誤的，如果不能有效地處理這些問題，後續的分析就沒有意義瞭。我希望這本書能夠提供一些實用的技巧和方法，教我如何有效地處理各種棘手的數據狀況。當然，最重要的是「應用分析」這個部分，我希望書中能有真實的商業案例，例如如何利用 R 來分析銷售數據、評估行銷活動成效，或是預測股票市場的趨勢等等。這些貼近生活的應用，纔能讓我真正感受到 R 的價值，並且將所學應用到自己的工作上，做齣更明智的決策。總之，我對這本書抱持著高度的期待，希望能它能成為我在 R 語言學習路上的重要指引。

评分☆☆☆☆☆

最近因為工作上的需要，我開始關注數據科學相關的議題，也聽說 R 語言是其中非常重要的工具之一。身為一個在行銷領域打滾多年的專業人士，我一直很想學習如何更科學地運用數據來優化我的行銷策略。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，我對它「應用分析」的定位非常有興趣。我認為，單純學習 R 的語法，而不瞭解如何將其應用於實際的行銷場景，那就像拿到瞭一把工具，卻不知道如何運用它來建造房子。我希望這本書能夠提供一些關於如何運用 R 來進行市場分析、客戶行為預測、行銷活動成效評估等方麵的實務指導。例如，如何利用 R 來進行顧客分群，以便針對不同客群推齣更精準的行銷訊息；如何透過 R 來分析社交媒體上的用戶互動數據，瞭解品牌聲量與消費者意見；又或者如何運用 R 來評估不同行銷管道的投資報酬率，將有限的預算花在最有效的地方。我非常希望書中能有豐富的案例研究，並且能夠示範如何在真實的行銷場景中，運用 R 來解決具體的問題。另外，我也希望書中在「實務」的部分，能夠包含數據的清理、轉換、以及視覺化的技巧。因為在行銷領域，數據往往來源於各種不同的平颱，格式不一，需要經過仔細的處理纔能進行分析。而清晰的數據視覺化，更是將分析結果傳達給非技術背景的同事和主管的關鍵。總之，我對這本書抱有很高的期望，希望它能幫助我打開數據驅動行銷的新大門。