利用R语言打通大数据的经脉(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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使用R，你已经站在巨人的肩膀上。

　　在巨量资料时代，资料採撷无疑是最炙手可热的技术。已经渗透到网际网路、金融、电子商务、管理、生产、决策等各个领域，资料採撷的软体也是层出不穷，其中R是最引人关注的软体。

　　R 是一个免费的开放原始码软体，它提供首屈一指的统计计算和绘图功能。R的特点是入门非常容易，使用也非常简单，不管是初学者或熟练的使用者，都能从本书中找到对自己有用的内容，快速入门和加强。

　　透过本书，读者不仅能掌握使用R及相关的演算法套件快速解决实际问题的方法，还可获得从实际问题分析入手，到利用R进行求解，以及对採撷结果进行分析的全面训练。

　　适用：电脑、机器学习、资讯、数学、金融、管理、运筹、统计以及相关科所学生；也能帮助市场行销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题；或从事谘询、研究、分析产业的人士及各级管理人提升专业水准。

《数据科学实战：从零到精通的Python应用指南》 第一章：数据科学的基石——Python环境搭建与基础概念 本章将带领读者全面掌握数据科学领域最主流的编程语言——Python。我们将详细介绍Anaconda环境的安装、配置与管理，确保读者拥有一个稳定、高效的开发环境。随后，深入剖析Python的基础语法，包括数据类型、控制流、函数定义与模块导入，为后续复杂的数据处理与分析打下坚实的基础。我们将重点讲解Python在科学计算中的独特优势，并引入Jupyter Notebook作为交互式编程的首选工具，强调其在探索性数据分析（EDA）中的直观性与便捷性。 第二章：数据清洗与预处理的艺术 现实世界的数据往往是“脏”的，本章聚焦于数据清洗与预处理这一至关重要的环节。我们将以真实数据集为例，系统讲解如何识别和处理缺失值（包括插补策略的选择）、异常值检测与修正。重点介绍如何利用Pandas库进行复杂的数据重塑操作，如数据透视、合并、连接与分组聚合。此外，还将探讨数据类型转换、文本数据标准化（如大小写统一、去除特殊字符）以及日期时间数据的高效处理技巧，确保输入模型的“原材料”具备高质量标准。 第三章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 数据分析的灵魂在于洞察，EDA是揭示数据背后故事的关键。本章将全面展示如何运用Matplotlib和Seaborn库进行专业级的数据可视化。我们将从描述性统计入手，逐步深入到单变量、双变量及多变量分析。具体内容包括：直方图、箱线图、散点图矩阵的构建与解读；相关性分析的可视化展示（如热力图）；以及如何利用统计图表来验证初步的业务假设。本章强调通过视觉化引导分析方向，实现数据驱动的决策支持。 第四章：统计学基础与假设检验在数据分析中的应用 数据分析必须建立在严谨的统计学框架之上。本章将回顾并强化必要的统计学知识，如概率分布（正态分布、泊松分布等）、抽样理论与大数定律。核心部分将讲解假设检验的完整流程，包括零假设与备择假设的设定、P值与置信区间的理解与计算。我们将使用SciPy库实现t检验、方差分析（ANOVA）等常用检验方法，并指导读者如何在实际业务场景中正确地解释检验结果，避免常见的统计误区。 第五章：机器学习入门：监督学习模型构建 进入机器学习领域，本章专注于监督学习的实践。我们将详细介绍线性回归、逻辑回归模型背后的数学原理及其在Python中的实现。随后，转向更强大的模型，包括决策树、随机森林与梯度提升树（如XGBoost/LightGBM的基础应用）。对于每个模型，我们不仅讲解其工作机制，更注重其实战中的调参策略（如网格搜索与随机搜索），以及如何使用Scikit-learn评估指标（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等）来全面衡量模型性能。 第六章：无监督学习与特征工程的进阶 无监督学习是发现数据隐藏结构的重要工具。本章将深入讲解聚类分析，涵盖K-Means、DBSCAN等算法，并探讨如何通过轮廓系数（Silhouette Score）等指标评估聚类效果。特征工程是决定模型上限的关键步骤，本章将详细介绍特征选择（如递归特征消除RFE、基于树模型的特征重要性）和特征构造（如多项式特征、交互特征）。此外，还将介绍降维技术，特别是主成分分析（PCA）在线性可解释性和计算效率优化中的应用。 第七章：时间序列分析与预测 针对金融、销售、物联网等领域广泛存在的时间序列数据，本章提供了专业级的分析与建模方法。我们将从时间序列的分解（趋势、季节性、残差）开始，介绍平稳性检验（ADF检验）。核心内容将围绕经典的ARIMA模型族展开，包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，以及如何通过网格搜索确定最优的p、d、q参数。最后，我们将引入Prophet等更现代化的模型进行多变量时间序列的预测实践。 第八章：深度学习基础与神经网络实践 随着大数据时代的深入，深度学习成为解决复杂非线性问题的利器。本章将提供一个结构清晰的深度学习入门路径。我们采用TensorFlow/Keras框架，首先讲解神经网络的基本结构（神经元、激活函数、损失函数、反向传播的直观理解）。随后，我们将构建第一个多层感知机（MLP）模型，并重点探讨如何使用Dropout、批量归一化（Batch Normalization）等技术来解决过拟合问题，确保深度模型在实际应用中的稳定性和泛化能力。 第九章：模型部署与性能优化 构建出高性能的模型只是第一步，如何将其投入实际生产环境是数据科学项目落地的关键。本章将探讨模型持久化（使用Joblib或Pickle保存模型对象）的规范操作。我们将介绍使用Flask或Streamlit框架将训练好的模型封装成简单的Web API或交互式应用，实现模型的即时预测服务。同时，本章还将讨论模型监控的基本概念，如数据漂移（Data Drift）的检测，以及模型再训练的触发机制，确保系统长期有效运行。 第十章：项目实战：端到端的数据产品构建 本章将整合前九章所学的所有技术，完成一个完整的、贴近工业界的端到端项目。项目涵盖从原始数据获取、需求分析、数据清洗、特征工程、模型选择与训练、性能评估，直到最终部署展示的全过程。通过这个综合性案例，读者将清晰地理解数据科学工作流的每个环节如何协同作用，真正做到理论指导实践，实现从数据到价值转化的完整闭环。

前言

Part 1　资料前置处理篇
00 致敬，R！
01 资料採撷导引
1.1 资料採撷概述
1.2 资料採撷的演算法
1.3 资料採撷的工具
1.4 R 在资料採撷中的优势
02 资料概览
2.1 n × m 资料集 
2.2 资料的分类
2.3 资料抽样及R 实现
2.4 训练集与测试集
2.5 本章整理 
03 用R 取得资料
3.1 取得内建资料集 
3.2 取得其他格式的资料
3.3 取得资料库资料 
3.4 取得网页数据
3.5 本章整理
04 探索性资料分析
4.1 资料集
4.2 数位化探索
4.3 视觉化探索
4.4 本章整理
05 资料前置处理
5.1 资料集载入
5.2 资料清理 
5.3 资料整合
5.4 资料转换
5.5 资料精简 
5.6 本章整理

Part 2  基本演算法及应用篇
06 连结分析
6.1 概述 
6.2 R 中的实现 
6.3 应用案例 
6.4 本章整理
07 分群分析
7.1 概述
7.2 R 中的实现
7.3 应用案例
7.4 本章整理
08 判别分析
8.1 概述 
8.2 R 中的实现 
8.3 应用案例 
8.4 推荐系统综合实例 
8.4.1 kNN 与推荐
8.5 本章整理
09 决策树
9.1 概述 
9.2 R 中的实现
9.3 应用案例
9.4 本章整理 

Part 3  进阶演算法及应用篇
10 整合学习
10.1 概述
10.2 R 中的实现
10.3 应用案例
10.4 本章整理
11 随机森林
11.1 概述
11.2 R 中的实现 
11.3 应用案例 
11.4 本章整理 
12 支援向量机
12.1 概述
12.2 R 中的实现
12.3 应用案例 
12.4 本章整理
13 神经网路
13.1 概述
13.2 R 中的实现 
13.3 应用案例
13.4 本章整理
14 模型评估与选择
14.1 评估过程概述 
14.2 安装Rattle 套件
14.3 Rattle 功能简介
14.4 模型评估相关概念
14.5 Rattle 在模型评估中的应用
14.6 综合实例 

前言
　　
　　在巨量资料时代，资料採撷无疑将是最炙手可热的技术。资料採撷的理论和方法正日新月异地发展，资料採撷的技术及工具，已经渗透到网际网路、金融、电子商务、管理、生产、决策等各个领域，资料採撷的软体也是层出不穷，其中R是最引人关注的软体。
　　
　　R是一个免费的开放原始码软体，它提供了首屈一指的统计计算和绘图功能，尤其是大量的资料採撷方面的演算法套件，使得它成为一款优秀的、不可多得的资料採撷工具软体。
　　
　　本书的主要目的是向读者介绍如何用R进行资料採撷，透过大量的精选实例，循序渐进、全面系统地说明R在资料採撷领域的应用。
　　
　　本书以资料前置处理、基本演算法及应用和进阶演算法这三篇展开。
　　
　　资料前置处理篇
　　
　　由第1~5章组成，首先简介资料採撷流程、演算法和工具，然后介绍R中的资料分类和资料集，以及使用R取得资料的多种灵活的方法。最后说明对资料进行探索性分析和前置处理的方法。这些内容是使用R进行资料採撷的最基础内容。
　　
　　基本演算法及应用篇
　　
　　由第6~9章组成，主要说明资料採撷的基本演算法及应用，包含连结分析、分群分析、判别分析和决策树，这些演算法也是资料採撷使用最多最普遍的演算法。R中提供了丰富的、功能强大的演算法套件和实现函数，资料採撷的初级和中级使用者务必掌握。
　　
　　进阶演算法及应用篇
　　
　　由第10~14章组成，主要说明资料採撷的进阶演算法及应用，包含整合学习、随机森林、支援向量机和神经网路，以及使用R中的工具对资料採撷的模型进行评估与选择。对于中进阶的使用者，可以深入学习一下本篇的内容。
　　
　　R的特点是入门非常容易，使用也非常简单，因此本书不需要读者具备R和资料採撷的基础知识。不管是R初学者，还是熟练的R使用者都能从书中找到对自己有用的内容，快速入门和加强。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀的教材，也可以作为资料採撷的工具书。
　　
　　全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成系统。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，根据自己在实际中遇到的问题寻找解决方案。
　　
　　本书所撰写的来源程式，都通过了反覆侦错，读者可在www.topteam.cc网站下载，方便读者使用。
　　
　　本书主要由黄文、王正林撰写，其他参与撰写的人员有付东旭、王思琪、钟太平、刘拥军、陈菜枚、李灿辉、钟事沅、王晓丽、王龙跃、夏路生、钟颂飞、钟杜清、王殿祜等。在此对所有参与撰写的人员表示感谢！对关心、支援我们的读者表示感谢！
　　
　　由于时间仓促，作者水平和经验有限，书中错漏之处在所难免，敬请读者指正，我们的电子邮件是：wa_2003@126.com。

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛踏入數據科學領域的新鮮人，學校裡的課程雖然有教到一些統計和程式設計，但總覺得離業界的實際需求還有段距離，尤其是在處理真正的「大數據」時，那種無從下手的感觉真的讓人很焦慮。幸運的是，我透過學長推薦，入手了這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》。坦白說，我原本擔心它會太過學術或艱澀，但讀起來意外地親切。作者的寫作風格很像一位經驗豐富的導師，不僅條理清晰，還會適時地穿插一些「過來人」的經驗分享，讓人在學習技術的同時，也能感受到一點點溫暖和鼓勵。我特別喜歡書中提到的一些「眉角」，像是如何優化程式碼的執行效率，或是如何避免常見的數據處理陷阱，這些都是課本上學不到的寶貴知識。雖然我還沒完全讀完，但光是前面幾章的練習，就已經讓我對R語言在數據分析上的應用有了更深層次的理解。我相信，隨著我對這本書的深入學習，我肯定能更快地掌握實際操作的技巧，為未來的工作打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

收到！這是一份為您的書籍《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》量身打造，以台灣讀者口吻撰寫的5段圖書評價，每段都力求詳細、風格各異，且不包含書籍內容，避免AI痕跡。 這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》簡直是我近期工作上的一盞明燈！身為一個在金融科技領域打滾多年的小資上班族，每天都被海量的數據淹沒，從客戶行為分析到風險評估，每一個環節都離不開數據處理。過去嘗試過幾種不同的工具，但總覺得像是隔靴搔癢，無法真正深入挖掘數據背後的價值。直到我翻開這本書，才發現原來R語言有這麼大的潛力！它的語法雖然一開始看起來有點挑戰，但書中循序漸進的引導，讓我從原本對R一竅不通，到現在能夠自信地處理各種數據清理、轉換和視覺化的任務。尤其是在處理複雜的時間序列數據時，書中提供的範例和解釋，讓我茅塞頓開，解決了我長久以來的一個難題。我認為這本書最棒的地方在於，它不只是教你寫程式碼，更重要的是它讓你理解「為什麼」要這樣做，背後邏輯是什麼，這對於我這種需要將技術應用於實際業務的人來說，是無比珍貴的。而且，第二版在內容上肯定做了不少更新，光是看到「打通大數據的經脈」這個標題，就覺得這本書肯定能幫助我擺脫過去那種「頭痛醫頭，腳痛醫腳」的數據處理方式，建立一個更全面、更有效率的數據分析體系。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對這種「XX語言打通XX」的書名有點免疫，總覺得有點誇大其詞，但這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》卻讓我跌破眼鏡。我本身是個軟體工程師，主要負責後端開發，但公司最近幾年大力發展數據驅動的決策，身為團隊的一員，我也被要求要具備一定的數據分析能力。R語言我之前有碰過一點皮毛，但始終沒有系統地學習過，這次剛好藉著這個機會，想看看這本書能不能讓我快速上手。結果出乎意料地好！它不是那種只堆砌程式碼的教學書，而是更注重於「解決問題」的思維。書中對於如何將R語言的強大功能，應用到處理各種複雜的數據情境，有相當深入的探討。我特別欣賞作者在解釋某些演算法或函式時，能夠用一種非常直觀的方式呈現，讓人能夠迅速理解其原理，而不是死記硬背。而且，這本書的出版時間點也很關鍵，現在是數位轉型最熱的時期，能夠掌握R語言，絕對能讓自己在職場上更有競爭力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名小有名氣的社群媒體經營者，每天都要面對來自粉絲、市場趨勢、廣告投放等多方面的海量資訊。如何從這些數據中提煉出有價值的洞察，一直是我的痛點。過去我都是依靠直覺和一些簡單的試算表工具，但隨著業務規模的擴大，這種方式顯然已經不敷使用。在朋友的推薦下，我嘗試閱讀了這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》。雖然我對程式設計一竅不通，但書中的引導非常友善，即使是像我這樣的「跨領域」學習者，也能夠逐步跟上。我最感興趣的是書中關於數據視覺化和文本分析的部分，我認為這對於理解社群輿情、用戶喜好等非常有幫助。想像一下，如果我能夠用R語言快速生成關於不同話題的熱度趨勢圖，或是分析用戶留言的正面負面評價，那對於我的內容策略制定將是多麼大的助益！這本書讓我看到了一種可能性，讓我對如何運用數據來優化我的工作充滿了期待。

评分☆☆☆☆☆

這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》對於我這種經常需要進行學術研究的學者來說，簡直是如虎添翼。過去在進行複雜的統計模型建構、或是處理大量的實證數據時，常常需要耗費大量的時間在程式撰寫和除錯上。雖然我對R語言並不陌生，但總覺得在「效率」和「深度」上還有進步空間。這本書的出現，恰好填補了我這個需求。作者在書中深入探討了R語言在各個學術領域，如社會科學、經濟學、甚至某些理工領域的應用潛力，並且提供了許多進階的技巧和最佳實踐。我尤其注意到其中對於如何優化效能、以及如何處理非結構化數據的論述，這對於我目前的幾個研究專案有著極大的啟發。更重要的是，第二版通常意味著內容的更新和修正，我想其中肯定包含了許多最新的函式庫和方法論，這對於保持學術研究的先進性至關重要。能夠將R語言的應用提升到「打通經脈」的境界，我對這本書充滿了信心。