R 语言资料分析活用范例详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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随着Big Data的分析应用逐渐受重视，而R语言又是一套免费的开放原始码工具，在资料分析、统计运算和绘图上能有效运用，强大的功能和众多的套件使其广受好评，是许多统计学家、科学家和工程师们很喜欢使用的工具。

　　本书是一本R语言和资料分析的入门教材，书中有非常多的实际案例，并以案例问题为导向，详解其中统计方法和R语言的指令应用与编写程式的技巧，本书共有18个章节，内容包含R的入门概念、资料结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检定、回归分析、统计绘图和R套件的自制方法等。

　　本书定位给想要学习R语言和资料分析的商业经营管理人员、医学系学生或研究人员，书中的实例和指令程式编写方法对其实际应用上提供很好的参考。

名人推荐

　　『该书深入浅出、通俗易懂、案例详实，从资料分析角度讲解R在实际资料分析中的使用，是难得的一本R和资料分析入门的好书。』 - 谢邦昌，教授，台湾辅仁大学统计资讯系

　　『该书的每一章以实际问题启发的方式引出统计方法，再介绍资料分析和R软体的使用，辅以详细、恰当的案例，这样让枯燥乏味的资料分析和软体课程变得生动活泼，这是一本很好的资料分析入门教材，值得推荐。』 - 马双鸽，副教授，美国耶鲁大学生物统计系

　　『方老师在R领域着墨多年，今将多年的教学及研究成果整理成册，对读者而言乃是一大福音。本书浅显易懂，理论与实务兼具，是非常实用的书籍！』 - 李御玺，教授、系主任，台湾铭传大学电脑工程学系

　　『我很喜欢这本书的编写体例，从问题出发，然后介绍方法和R语言的实现，非常适合需要用R来解决实际分析问题的读者。』 - 李舰，Mango Solutions，中国区资料总监

深度探索现代数据科学：从基础理论到前沿实践的全面指南 本书聚焦于数据科学的核心理念、前沿算法及其在真实世界中的落地应用，旨在为读者构建一个坚实而全面的知识体系。我们摒弃对单一编程语言特性的刻意描述，转而深入探讨数据科学解决问题的思维框架和技术选型标准。 第一部分：数据科学思维与统计基石的重构 本部分旨在夯实读者理解复杂数据背后的统计学基础和逻辑推理能力，这是所有高级分析工作的基石。 第一章：数据驱动的决策逻辑 本章首先剖析了数据科学在现代商业、科研和社会治理中的战略定位，强调了“提出正确问题”比“运行复杂模型”更为关键。我们详细讨论了因果推断（Causal Inference）与相关性分析的区别，引入了反事实思维（Counterfactual Thinking）在商业决策优化中的应用。内容涵盖了实验设计（A/B Testing, 多臂老虎机等）的严谨流程、样本量确定的统计功效分析（Power Analysis），以及如何构建清晰、可量化的业务指标体系（KPIs/OKRs）来衡量模型和干预措施的实际价值。 第二章：高级统计建模与假设检验的深化 不同于基础统计学的介绍，本章侧重于处理真实世界数据中常见的复杂性。我们将深入探讨广义线性模型（GLM）的扩展，包括泊松回归、负二项回归，特别关注其在计数数据和稀疏数据分析中的应用。此外，我们详细讲解了非参数统计方法的适用场景，例如秩和检验的原理及应用，并对贝叶斯统计学的核心思想进行了系统阐述，包括先验分布的选择、MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的直观理解，以及如何利用贝叶斯方法处理小样本问题和整合专家知识。本章强调模型的诊断和稳健性检验，教授读者如何识别和应对多重共线性、异方差性以及异常值对模型解释力的影响。 第二部分：机器学习范式与算法深度剖析 本部分将数据科学家的工具箱拓展到高效、可解释的机器学习算法，重点关注算法背后的数学原理、优化过程以及在特定业务场景下的权衡取舍。 第三章：监督学习的精细化调优 本章详细剖析了支撑现代预测系统的核心算法。我们不仅涵盖了集成学习（Ensemble Methods）的理论基础，如Bagging、Boosting（包括Gradient Boosting Machines的损失函数优化过程），更着重于理解随机森林、XGBoost、LightGBM等算法在处理大规模、高维数据时的性能差异和内存效率。在神经网络方面，我们不侧重于代码实现细节，而是深入探讨了优化器（如AdamW、RmsProp）的收敛机制、正则化技术（Dropout、Batch Normalization）的作用，以及超参数空间探索的有效策略（如贝叶斯优化）。 第四章：非监督与半监督学习的应用边界 本章探讨如何从无标签数据中提取结构和洞察。聚类分析部分，我们超越K-Means，详细分析了DBSCAN在识别任意形状簇上的优势，以及层次聚类的树状图解释。降维技术部分，重点比较了PCA（主成分分析）在线性维度缩减中的作用，以及t-SNE和UMAP在高维数据可视化中的独特优势和局限性。此外，我们探讨了自编码器（Autoencoders）在特征学习和异常检测中的应用，解释了变分自编码器（VAE）如何实现潜在空间的生成建模。 第五章：深度学习架构的领域适应性 本章聚焦于解决特定类型数据的深度学习架构。对于序列数据，我们讲解了循环神经网络（RNN）的梯度消失/爆炸问题及其解决方案（LSTM、GRU），并引入了Transformer架构的核心机制——自注意力（Self-Attention）的计算流程和并行化优势。对于图像数据，我们详细剖析了卷积神经网络（CNN）中感受野、权值共享的原理，并对比了ResNet、Inception等经典网络在不同任务（如目标检测、语义分割）中的结构特点。本章强调模型选择与任务复杂度的匹配度。 第三部分：数据工程、可解释性与模型治理 数据科学的价值实现依赖于稳健的数据管道和对模型输出的信任。本部分关注模型从原型到生产的转化过程以及伦理规范。 第六章：数据预处理与特征工程的艺术 本章强调高质量数据的价值。我们深入讨论了时间序列数据的处理技巧，包括季节性分解、平稳性检验（ADF检验）、以及对趋势和周期性的建模。对于缺失值，我们探讨了多重插补（Multiple Imputation by Chained Equations, MICE）的原理和应用，而非简单的均值填充。特征工程部分，重点讲解了如何通过领域知识构建交互特征、多项式特征，以及如何使用特征选择方法（如Lasso、递归特征消除RFE）来优化模型性能和可解释性。 第七章：模型可解释性（XAI）的量化与应用 在“黑箱模型”盛行的背景下，理解模型决策至关重要。本章系统介绍了解释性工具箱。我们详细讲解了全局解释方法（如特征重要性排序、PDP/ICE图）的数学推导，并重点剖析了局部解释技术，如LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive explanations）值的计算逻辑，强调SHAP值在归因分析中的一致性和理论基础。本章还探讨了因果图（DAGs）在理解变量间复杂关系中的应用。 第八章：模型部署、监控与伦理挑战 本书的收官部分关注模型的生命周期管理。我们讨论了模型在生产环境中面临的挑战，如数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的检测方法，并介绍了持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习系统中的实践。最后，本章转向社会责任，探讨了算法偏见（Algorithmic Bias）的来源（数据、模型、评估），以及如何通过公平性度量指标（如机会均等、预测率奇偶性）来量化和减轻偏见，确保数据科学的应用是负责任且符合伦理规范的。 通过本书的学习，读者将掌握一套完整的、跨越统计学、算法理论与工程实践的数据科学方法论，能够独立设计、实现并论证复杂数据分析项目。

第 1 章 初识 R 语言
第 2 章 资料结构与基本运算
第 3 章 函数与优化
第 4 章 乱数与抽样模拟
第 5 章 资料读写与预处理
第 6 章 探索性资料分析
第 7 章 参数假设检定
第 8 章 非参数假设检定
第 9 章 变异数分析
第 10 章 线性回归模型
第 11 章 线性回归模型的扩展
第 12 章 非线性回归分析
第 13 章 二元选择模型
第 14 章 多元选择模型
第 15 章 计数模型与受限应变数模型
第 16 章 分位数回归
第 17 章 高阶统计绘图
第 18 章 如何制作自己的 R 套件
参考文献

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對 R 語言的學習之路一直以來都有些跌跌撞撞，常常是看著網路上的教學影片或部落格文章，學會了一些語法，但遇到真正屬於自己手上的資料時，就不知道從何下手，或是出現了預期之外的錯誤，然後就卡住，最後不了了之。這本《R 語言資料分析活用範例詳解》的書名「活用範例詳解」幾個字，真的讓我眼睛一亮。我特別在意的是「範例詳解」的部分，它暗示著書中的內容不是枯燥乏味的理論堆疊，而是會帶領讀者一步一步地透過實際的例子來理解 R 語言的應用。我最希望看到的是，書中能夠涵蓋不同類型的資料分析場景，像是市場調查數據的分析、使用者行為的探勘、或是科學實驗數據的處理等等，並在每一個範例中，詳細解釋每一個步驟的用意，以及背後所使用的 R 函數和套件。如果書中還能提到一些資料分析的思維模式，以及在實際操作中可能遇到的陷阱和注意事項，那這本書的價值就真的無可限量了。我非常期待它能提供給我一套清晰、實用的 R 語言學習路徑。

评分☆☆☆☆☆

我本身在行銷領域工作，每天都要面對大量的用戶數據、廣告投放成效、以及市場趨勢的分析。雖然公司有提供一些基礎的分析工具，但總覺得不夠靈活，很多時候需要客製化的分析報表。R 語言一直是我心目中理想的分析工具，因為它的彈性和強大的套件生態系，可以應付各種複雜的分析需求。這本《R 語言資料分析活用範例詳解》聽起來就是一本非常實用的手冊。我最期待的是書中能夠提供一些針對特定行銷領域的應用範例，例如顧客分貝分析、廣告成效歸因、或是社群媒體的輿情監測等等。如果能有具體的數據集範例，並且詳細解釋如何使用 R 語言來處理這些數據，進而得出有意義的洞察，那將對我的工作有極大的幫助。我希望這本書不只是教語法，更能引導我思考如何將 R 語言的強大功能，應用到實際的商業問題上，進而優化行銷策略，提升業績。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對資料科學充滿好奇的學生，正在積極尋找能夠系統性學習 R 語言資料分析的資源。之前看過一些介紹 R 語言的書籍，但內容都偏向基礎語法或理論，對於如何實際應用總感覺隔靴搔癢。《R 語言資料分析活用範例詳解》這個書名，讓我看到了一線希望。我特別期待書中能夠涵蓋從資料載入、清洗、轉換、視覺化，到模型建置與評估的完整流程。我希望書中的範例不僅是停留在展示語法，更能引導我理解每一個步驟背後的邏輯和目的。尤其是在資料視覺化部分，我希望能夠學到如何製作出清晰、有說服力且具備專業美感的圖表，這對於學術報告和未來求職都至關重要。此外，如果書中能包含一些常見的機器學習演算法在 R 中的應用範例，並且解釋如何解讀模型結果，那將會是非常寶貴的學習經驗。我期待這本書能成為我踏入資料科學領域的堅實基石。

评分☆☆☆☆☆

身為一個非資訊背景的社會科學研究者，在數據分析這塊領域，我一直覺得自己是個門外漢，但隨著研究的深入，越來越多時候需要處理和分析數據。R 語言因為其強大的統計功能和相對較低的門檻（相較於其他程式語言），一直是我想學的工具。但網路上零散的資源，常常讓我感到無所適從，很多時候只是東拼西湊，效率不高。這本《R 語言資料分析活用範例詳解》的出現，聽起來就像是為我這樣的使用者量身打造的。我特別看重「活用」這兩個字，這代表它應該會從實際應用出發，而不是空談理論。我希望書中能涵蓋資料清理、轉換、整合等前置作業，因為這部分往往佔了資料分析過程的大部分時間，而且如果處理不好，後續的分析結果也會失真。另外，對於圖形化展示資料，我認為是溝通研究結果非常重要的一環，我期待書中能介紹一些美觀且資訊傳達力強的視覺化技巧。如果還能觸及一些常見的統計模型，並透過範例演示如何在 R 中實現，那我對這本書的滿意度會爆表。

评分☆☆☆☆☆

最近看到這本《R 語言資料分析活用範例詳解》，光是書名就讓我覺得很有份量，感覺不是那種泛泛而談的教科書，而是真的能帶我們實際操作、解決問題的寶典。我本身的工作會接觸到不少數據，之前也嘗試過一些 R 的入門書，但總覺得學完之後還是不知道怎麼應用到實際的案子裡，常常卡住。這本我預期會著重在「活用」，也就是會有很多貼近實際場景的案例，從資料的收集、清洗、整理，到後續的統計分析、視覺化，甚至更進階的模型建置，都能看到範例式的講解。我尤其期待它在資料前處理的篇幅，這部分往往是最耗時也最容易出錯的，如果能有系統地講解各種常見問題的解決方法，那絕對是大大的加分。還有，R 語言的套件眾多，針對不同分析需求，有哪些推薦且好用的套件，以及如何有效地整合使用，這也是我很想從書中學到的。總之，我對這本書的期待值非常高，希望能藉由它，讓我的 R 語言應用能力更上一層樓，真正做到「活用」！